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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利基于卷積神經網絡的任意尺度自適應壓縮感知重建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114549676B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011342246.9，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權基于卷積神經網絡的任意尺度自適應壓縮感知重建方法是由胡雪梅;邱晨曦;岳濤設計研發完成，并于2020-11-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于卷積神經網絡的任意尺度自適應壓縮感知重建方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于卷積神經網絡的任意尺度自適應壓縮感知重建方法。其步驟為：1使用線性全卷積神經網絡對輸入圖像進行壓縮測量；2使用全卷積神經網絡對測量結果進行重建，得到初始的重建結果；3將重建結果輸入到基于卷積神經網絡的注意力模塊，得到注意力圖；4將注意力圖與輸入圖像點乘，得到調制后的輸入圖像；5使用線性全卷積神經網絡對調制后的輸入圖像進行壓縮測量；6使用全卷積神經網絡對測量結果進行重建，并與之前的重建結果相加，得到新的重建結果；7重復步驟3～6，得到目標壓縮率下的重建結果。本發明能夠處理任意尺度的輸入圖像并實現多種采樣率，提高了網絡的魯棒性和壓縮測量的效率。

本發明授權基于卷積神經網絡的任意尺度自適應壓縮感知重建方法在權利要求書中公布了：1.基于卷積神經網絡的任意尺度自適應壓縮感知重建方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，使用基于線性全卷積神經網絡ψ1對輸入圖像I進行壓縮測量，得到測量結果y1；線性全卷積神經網絡ψ1具體結構為：輸入為m*n*1的圖像，輸出的壓縮測量結果，其第一層卷積層共1個卷積核，卷積核大小為k*k，步長為1，pad為第二層和第三層卷積層各s個卷積核，卷積核大小為k*k，步長為1，pad為第四層和第五層卷積層共s個卷積核，卷積核大小為k*k，步長為2，pad為第六層共1個卷積核，卷積核大小為k*k，步長為2，pad為其中，[]表示向下取整； 步驟2，使用全卷積神經網絡F1對測量結果y1進行重建，得到初始的重建結果r1； 步驟3，將重建結果r1輸入到基于卷積神經網絡的注意力模塊T1，得到注意力圖A1；基于卷積神經網絡的注意力模塊T1具體結構為：前兩層為卷積層，每層各1個卷積核，卷積核大小為k*k，步長為1，pad為第三層為激活層，使用sigmoid函數作為激活函數； 步驟4，將注意力圖A1與輸入圖像I進行點乘，得到調制后的輸入圖像I1； 步驟5，使用線性全卷積神經網絡ψ2對調制后的輸入圖像I1進行壓縮測量，得到測量結果y2；線性全卷積神經網絡ψ2與步驟1中的網絡ψ1具有相同的結構，但不共享參數； 步驟6，使用全卷積神經網絡F2對測量結果y2進行重建，得到的結果與步驟2的重建結果r1相加，得到重建結果r2； 步驟7，重復步驟3～6，直到得到目標壓縮率下的重建結果ri，其中i代表迭代的次數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。