湖南大学龙湘云获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别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：CN115953638B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211391034.9，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别方法是由龙湘云;姜潮;熊伟设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别方法包括步骤1，建立散斑图像‑位移数据集，标识出散斑图像对应的位移；步骤2，根据散斑图像的位移，将其分为不同尺度的数据集，并将散斑图裁剪到相应的尺寸；步骤3，构建基于深度学习的多尺度卷积神经网络，自动判断输入的散斑图的尺度，并输出相应的位移。本发明提出的多尺度神经网络，通过融合多个单尺度上学习到的位移信息，实现位移场的准确预测，并通过设计实验对所提方法的有效性进行验证，结果表明所提出的全场位移在线识别方法可提供准确的位移预测结果。
本发明授权一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别方法，其特征在于，所述全场位移在线识别方法包括以下步骤： 步骤1，建立散斑图像-位移数据集，标识出散斑图像对应的位移； 步骤2，根据散斑图像的位移，将其分为不同尺度的数据集，并将散斑图裁剪到相应的尺寸； 步骤3，构建基于深度学习的多尺度卷积神经网络，自动判断输入的散斑图的尺度，并输出相应的位移； 所述多尺度卷积神经网络包括特征提取模块和多尺度决策融合模块； 所述特征提取模块包括小尺度CNN网络、中尺度CNN网络、大尺度CNN网络和全尺度CNN网络，分别输出小尺度特征向量、中尺度特征向量、大尺度特征向量和全尺度特征向量； 所述多尺度决策融合模块将四个不同尺度的特征向量生成系数矩阵，并通过系数矩阵与小尺度特征向量、中尺度特征向量和大尺度特征向量进行融合生成输出向量。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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