中国科学院国家空间科学中心何玉斌获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种地基气辉重力波图像快判方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121053596B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511152731.2，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种地基气辉重力波图像快判方法和系统是由何玉斌;徐轻尘;涂翠;蔡冰;闫召爱;王欣颖;韦峰;李文;孙志斌设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种地基气辉重力波图像快判方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种地基气辉重力波图像快判方法和系统，方法包括：采集实时地基气辉图像；对所述实时地基气辉图像进行预处理后输入分层迁移学习模型，输出重力波存在概率，并保存含波图像，其中，所述分层迁移学习模型通过对地基气辉图像数据集进行分段训练获得，所述分层迁移学习模型包括预训练EfficientNetB3模型、可变形卷积层和分类头。本发明解决了地基气辉成像仪在短临部署中难以自动化实时判别重力波的问题，减轻人工专家判别工作量，同时避免了传统机器学习方法在短时间少量数据训练过拟合准确率低的问题。达到快速部署，高效识别的目的。
本发明授权一种地基气辉重力波图像快判方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种地基气辉重力波图像快判方法，其特征在于，包括： 采集实时地基气辉图像； 对所述实时地基气辉图像进行预处理后输入分层迁移学习模型，输出重力波存在概率，并保存含波图像，其中，所述分层迁移学习模型通过对地基气辉图像数据集进行分段训练获得，所述分层迁移学习模型包括预训练EfficientNetB3模型、可变形卷积层和分类头; 对地基气辉图像数据集进行分段训练包括： 采用所述数据集对初始分层迁移学习模型进行冻结阶段和微调阶段的训练，获取所述分层迁移学习模型，其中所述冻结阶段冻结所述预训练EfficientNetB3模型的参数，使用AdamW优化器训练所述可变形卷积层和所述分类头，所述微调阶段解冻所述预训练EfficientNetB3模型前200层剩余部分，使用余弦退火学习率调度方法和分层权重衰减策略对EfficientNetB3解冻部分、可变形卷积层和分类头进行微调。
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