买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于神经网络的偏滤器可见光相机图像的快速反演方法及装置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：CN120852568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510987173.5，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于神经网络的偏滤器可见光相机图像的快速反演方法及装置是由杨清泉;梁进;张倍贺;林新;陈冉设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的偏滤器可见光相机图像的快速反演方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的偏滤器可见光相机图像的快速反演方法及装置，属于图像断层重建技术领域，该方法包括：构建初步的数据集；根据初步数据集选取主要反映中性粒子及杂质辐射的区域，裁剪固定的大小作为真正的数据集；在假设托卡马克等离子体环向对称的情况下，计算权重矩阵；将真正数据集划分训练集、验证集和测试集；训练集放入ViT模型进行训练，ViT模型的输出为反演获得的中性粒子及杂质辐射分布；之后根据相机图像与中性粒子及杂质的辐射分布之间的关系，将中性粒子及杂质的辐射分布与的权重矩阵相乘得到模拟的相机图像，根据网络的总体损失训练ViT神经网络。本发明实现了一次计算得出辐射分布，节约了运算资源。

本发明授权一种基于神经网络的偏滤器可见光相机图像的快速反演方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的偏滤器可见光相机图像的快速反演方法，其特征在于，包括： 步骤1，将视频逐帧导出灰度图像，并进行筛选，构建初步的数据集； 步骤2，根据步骤1的初步数据集，选取反映中性粒子及杂质辐射的区域，裁剪固定的大小作为真正的数据集； 步骤3，在假设托卡马克等离子体环向对称的情况下，计算权重矩阵； 步骤4，将步骤2中处理的真正数据集根据不同的炮号，按照分层抽样的方式划分训练集、验证集和测试集； 步骤5，将训练集放入ViT模型中进行训练，ViT模型的输入为真正的数据集，输出为反演获得的中性粒子及杂质辐射分布； 步骤6，在步骤5获得中性粒子及杂质辐射分布之后，根据相机图像与中性粒子及杂质的辐射分布之间的关系，将反演的中性粒子及杂质的辐射分布与步骤3计算出的权重矩阵相乘得到模拟的相机图像，再将模拟相机图像与真实相机图像相匹配，并且加入SSIM作为ViT神经网络的损失约束，获得网络的总体损失，进行梯度反向传播； 步骤7，根据步骤6计算的网络的总体损失训练ViT神经网络，直至ViT神经网络损失值收敛，保存训练后的神经网络参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市庐阳区三十岗乡古城路181号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。