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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川大學(xué)華西醫(yī)院申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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：CN120388245B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510887148.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測(cè)方法是由蔣艷;許珂;曹華設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

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本發(fā)明授權(quán)一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于分?jǐn)?shù)階復(fù)合多尺度樣本熵的壓力性損傷檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 基于自適應(yīng)光流場(chǎng)對(duì)壓力損傷視頻的興趣區(qū)域進(jìn)行動(dòng)態(tài)追蹤，得到所述興趣區(qū)域的追蹤視頻; 通過(guò)歐拉視頻放大法處理所述追蹤視頻，構(gòu)建亮度圖像序列； 對(duì)所述亮度圖像序列進(jìn)行分?jǐn)?shù)階微分處理，計(jì)算多尺度的樣本熵特征值，并基于多尺度的樣本熵特征值構(gòu)建樣本熵特征向量，包括: 通過(guò)分?jǐn)?shù)階微分對(duì)所述亮度圖像序列進(jìn)行非線性增強(qiáng)，得到多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)，對(duì)所述分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行排列得到分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)序列； 分別基于多個(gè)尺度因子對(duì)所述分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)序列進(jìn)行粗粒化處理，得到多尺度粗粒化序列； 對(duì)所述多尺度粗粒化序列進(jìn)行多尺度樣本熵計(jì)算，得到所述樣本熵特征向量，包括：分別計(jì)算所述多尺度粗粒化序列中每個(gè)粗粒化序列的樣本熵；基于所述樣本熵，分別計(jì)算多個(gè)尺度因子下的復(fù)合樣本熵；對(duì)所述復(fù)合樣本熵進(jìn)行排列，得到所述樣本熵特征向量； 基于所述樣本熵特征向量構(gòu)建訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練支持向量機(jī)分類(lèi)器，得到壓力性損傷分期模型； 將待測(cè)壓力損傷視頻輸入所述壓力性損傷分期模型，得到待測(cè)壓力性損傷視頻的損傷分期結(jié)果。

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