北京博维航空设施管理有限公司时建平获国家专利权
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龙图腾网获悉北京博维航空设施管理有限公司申请的专利一种基于深度学习的舱门低质量图像优化方法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：CN116029935B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310094525.5，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于深度学习的舱门低质量图像优化方法是由时建平;李旭;陈慕华;左晓斌设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的舱门低质量图像优化方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的舱门低质量图像优化方法，包括以下步骤：采集舱门对接图像，制作高质量‑低质量图像数据集；基于U‑net架构编码器‑解码器和单尺度通道结构，构建三阶段架构的深度学习网络；在所述深度学习网络的每个阶段之间引入注意力机制；在所述编码器‑解码器之间、所述编码器‑解码器与所述单尺度通道结构之间分别引入图像细化模块；训练所述深度学习网络。本发明的方法，基于深度学习，对舱门对接过程中采集的低质量图像进行优化，使图像特征将更加清晰，从而使得舱门与廊桥的整个对接过程更加流畅、准确。
本发明授权一种基于深度学习的舱门低质量图像优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的舱门低质量图像优化方法，其特征在于，包括以下步骤：采集舱门对接图像，制作高质量-低质量图像数据集； 基于U-net架构编码器-解码器和单尺度通道结构，构建三阶段架构的深度学习网络； 在所述深度学习网络的每个阶段之间引入注意力机制； 在所述编码器-解码器之间、所述编码器-解码器与所述单尺度通道结构之间分别引入图像细化模块； 训练所述深度学习网络； 所述基于U-net架构编码器-解码器和单尺度通道结构，构建三阶段架构的深度学习网络的步骤，包括：构建早期、中期、后期三阶段架构的深度学习网络；将所述U-net架构编码器-解码器加入早期阶段和中期阶段，将所述单尺度通道结构加入后期阶段； 所述训练所述深度学习网络的步骤，包括： 将图像输入网络，将所述图像分割成多块层次结构； 设置优化端到端的损失函数； 对整个网络分任务进行训练。
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