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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于Kuramoto模型的碼識(shí)別方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115082407B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210740527.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于Kuramoto模型的碼識(shí)別方法和裝置是由李祝春;趙曉雪;薛小平設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于Kuramoto模型的碼識(shí)別方法和裝置在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及碼識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于Kuramoto模型的碼識(shí)別方法和裝置。方法包括：獲取標(biāo)準(zhǔn)模式組和缺陷模式；將標(biāo)準(zhǔn)模式組進(jìn)行隨機(jī)兩兩分組；將分組中的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式和缺陷模式進(jìn)行維度提升；針對(duì)維度提升后的分組，根據(jù)該分組中的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式建立相應(yīng)的Kuramoto模型；利用建立的Kuramoto模型對(duì)維度提升后的缺陷模式進(jìn)行識(shí)別，以針對(duì)每個(gè)分組輸出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式；匯總所有分組中輸出的標(biāo)準(zhǔn)模式；確定當(dāng)前輸出的標(biāo)準(zhǔn)模式的數(shù)量是否為一個(gè)，若是，則將缺陷模式識(shí)別為該輸出的標(biāo)準(zhǔn)模式；否則，將當(dāng)前匯總的標(biāo)準(zhǔn)模式作為新的標(biāo)準(zhǔn)模式組進(jìn)行隨機(jī)兩兩分組，并重新分組識(shí)別。本方案，能夠降低識(shí)別誤差。

本發(fā)明授權(quán)基于Kuramoto模型的碼識(shí)別方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于Kuramoto模型的碼識(shí)別方法，其特征在于，包括： S1、獲取對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)圖像的標(biāo)準(zhǔn)模式組和對(duì)應(yīng)待識(shí)別圖像的缺陷模式；所述標(biāo)準(zhǔn)模式組中標(biāo)準(zhǔn)模式的數(shù)量為M，M≥3； S2、將所述標(biāo)準(zhǔn)模式組進(jìn)行隨機(jī)兩兩分組； S3、確定參與進(jìn)行分組的標(biāo)準(zhǔn)模式的數(shù)量是否為偶數(shù)，若是，則每一個(gè)分組中包括兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式，針對(duì)分組執(zhí)行S4；若否，則存在一個(gè)分組中包括一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式，針對(duì)包括兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式的分組執(zhí)行S4，針對(duì)包括一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式的分組輸出該分組中的標(biāo)準(zhǔn)模式； S4、將該分組中的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行維度提升，以使維度提升后該分組中的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式正交，同時(shí)將缺陷模式進(jìn)行相應(yīng)的維度提升，并針對(duì)維度提升后的該分組執(zhí)行S5； S5、針對(duì)每一個(gè)分組分別根據(jù)維度提升后該分組中的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模式建立對(duì)應(yīng)的Kuramoto模型； S6、利用建立的Kuramoto模型對(duì)對(duì)應(yīng)維度提升后的缺陷模式進(jìn)行識(shí)別，以針對(duì)每一個(gè)分組輸出與對(duì)應(yīng)缺陷模式最相近的標(biāo)準(zhǔn)模式；S6包括：針對(duì)每一個(gè)分組，均執(zhí)行：將該分組對(duì)應(yīng)維度提升后的缺陷模式的反余弦確定為Kuramoto模型的初始狀態(tài)，利用所述初始狀態(tài)和該分組對(duì)應(yīng)的Kuramoto模型對(duì)對(duì)應(yīng)維度提升后的缺陷模式進(jìn)行識(shí)別；輸出的標(biāo)準(zhǔn)模式為維度提升前的標(biāo)準(zhǔn)模式； S7、匯總所有分組中輸出的標(biāo)準(zhǔn)模式，并確定當(dāng)前匯總的標(biāo)準(zhǔn)模式的數(shù)量是否為一個(gè)，若是，則將所述缺陷模式識(shí)別為該當(dāng)前匯總的標(biāo)準(zhǔn)模式；否則，將當(dāng)前匯總的標(biāo)準(zhǔn)模式作為新的標(biāo)準(zhǔn)模式組進(jìn)行隨機(jī)兩兩分組，并執(zhí)行S3。

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