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龍圖騰網(wǎng)獲悉貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極低功耗光學(xué)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置獲國(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：CN111144392B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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：201911148056.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/143；該發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極低功耗光學(xué)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置是由羅子江;馬原東;徐斌;王繼紅;楊晨;郭祥;楊秀璋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2019-11-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極低功耗光學(xué)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，特別是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極低功耗光學(xué)目標(biāo)檢測(cè)方法，包括以下步驟：構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提取目標(biāo)圖像特征；對(duì)提取的目標(biāo)圖像特征進(jìn)行歸一化處理，得到目標(biāo)樣本；尋找卷積核權(quán)重值，經(jīng)過訓(xùn)練選擇平均識(shí)別精度最高的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，搭建可學(xué)習(xí)的光學(xué)棱鏡裝置并應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，學(xué)習(xí)獲得每層卷積核權(quán)值，尋找卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的激勵(lì)層的閾值，經(jīng)過訓(xùn)練測(cè)試，選擇形成目標(biāo)位置精度最高的激勵(lì)函數(shù)；確定光學(xué)棱鏡的色散系數(shù)、濾光膜的閾值，定制散射鏡，通過散射鏡形成目標(biāo)光斑，最后通過攝像頭成像。通過采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)層光學(xué)棱鏡對(duì)目標(biāo)框進(jìn)行標(biāo)定，具有高效的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，且不消耗任何電池能耗。

本發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極低功耗光學(xué)目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極低功耗光學(xué)目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟：a.構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中的每幅圖像送入構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提取目標(biāo)圖像特征；b.對(duì)提取的目標(biāo)圖像特征進(jìn)行歸一化處理，并仿射投影到低維空間，得到投影矩陣，通過損失函數(shù)訓(xùn)練投影矩陣，得到每一幅圖像的目標(biāo)樣本；c.尋找卷積核權(quán)重值，經(jīng)過訓(xùn)練選擇平均識(shí)別精度最高的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的結(jié)構(gòu)包括：光線輸入層-卷積層-激勵(lì)函數(shù)-卷積層-激勵(lì)函數(shù)-卷積層-激勵(lì)函數(shù)-全連接層-光線輸出層；d.搭建可學(xué)習(xí)的光學(xué)棱鏡裝置并應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，將待檢測(cè)目標(biāo)樣本的特征通過光學(xué)棱鏡裝置轉(zhuǎn)變?yōu)閹в心繕?biāo)信息的光線射入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)獲得每層卷積核權(quán)值；尋找卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的激勵(lì)層的閾值，經(jīng)過訓(xùn)練測(cè)試，選擇形成目標(biāo)位置精度最高的激勵(lì)函數(shù)；e.根據(jù)各層卷積核權(quán)值、激勵(lì)函數(shù)設(shè)置光學(xué)棱鏡框架中光學(xué)棱鏡的色散系數(shù)、濾光膜的閾值，根據(jù)各層光學(xué)棱鏡的色散系數(shù)定制散射鏡，通過光學(xué)棱鏡和濾光膜分別進(jìn)行色散、過濾，并通過散射鏡形成目標(biāo)光斑，最后通過攝像頭成像；通過前向傳播與反向傳播相結(jié)合的方式獲取準(zhǔn)確卷積核權(quán)值：前向傳播：目標(biāo)圖像從所述光線輸入層進(jìn)入所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，與對(duì)應(yīng)卷積核的權(quán)值進(jìn)行加權(quán)和運(yùn)算，偏置項(xiàng)值為0，再透過一層激勵(lì)層，最后得到的結(jié)果即為本層輸出結(jié)果；若輸出層實(shí)際輸出與期望輸出相同，結(jié)束學(xué)習(xí)，保存卷積核權(quán)值；若輸出層得到的輸出結(jié)果與期望輸出不同，則轉(zhuǎn)至誤差反向傳播過程；反向傳播：將實(shí)際輸出與期望值之差按原卷積層通道反傳計(jì)算，通過卷積層反向傳播至光線輸入層，在反傳過程中將誤差分?jǐn)偨o各層的各個(gè)單元，獲得各單層的誤差信號(hào)，并將其作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)；在不停地調(diào)整各層卷積核權(quán)值和閾值后，使誤差信號(hào)減小到最低限度；在反向傳播過程中映射成高維輸入時(shí)，根據(jù)反卷積原理將卷積核翻轉(zhuǎn)180度，并逐步提取目標(biāo)信息，所述光學(xué)棱鏡根據(jù)翻轉(zhuǎn)180度后的卷積核權(quán)值改變棱鏡角度，獲取每層棱鏡色散系數(shù)；帶有目標(biāo)信息的光線進(jìn)入光學(xué)棱鏡后在每一層進(jìn)行不同權(quán)值的光線色散操作，每一層根據(jù)不同的色散系數(shù)獲取對(duì)應(yīng)的目標(biāo)信息光線；所述濾光膜對(duì)光學(xué)棱鏡散射后的光線進(jìn)行篩選，過濾掉閾值外光線；所述散射鏡根據(jù)色散后含目標(biāo)信息光線在目標(biāo)位置形成目標(biāo)光斑；目標(biāo)光斑形成后，經(jīng)過特殊散射鏡根據(jù)色散系數(shù)將光斑映射回原始圖片，標(biāo)定目標(biāo)位置，形成目標(biāo)框。

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