基于深度学习的物联网数据高分辨率重建方法

本发明属于物联网数据处理技术领域，具体是一种基于深度学习的物联网数据高分辨率重建方法。首先采集真实的高分辨率感知数据，基于生成对抗网络构建数据生成模型，利用训练后的数据生成模型的生成器生成高分辨率合成数据，对真实的高分辨率感知数据和高分辨率合成数据进行下采样，得到低分辨率感知数据，进而得到数据集；然后，基于生成对抗网络构建高分辨率重建模型，包括生成器和鉴别器；其中，生成器包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块和重建模块，浅层特征提取模块提取的浅层特征经过方向方差池注意力块后，与深层特征提取模块提取的深层特征进行跳跃连接，得到重建模块的输入特征；最后，对高分辨率重建模型进行训练，将训练后的高分辨率重建模型的生成器用于高分辨率数据重建。该方法有效重建了高频细节信息，充分挖掘感知周期内数据的时空相关性，能够对目标区域的感知数据进行高分辨率重建。