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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于深度学习的可见光视频等离子体破裂预测方法及设备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：CN119964058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510151038.7，技术领域涉及：G06F17/14；该发明授权基于深度学习的可见光视频等离子体破裂预测方法及设备是由陈美文;杨康佳;程凡;王啟军;张绪恒设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的可见光视频等离子体破裂预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明的一种基于深度学习的可见光视频等离子体破裂预测方法及设备，包括数据获取与处理，用来训练可见光视频等离子体破裂预测模型，通过预测模型对等离子体运行视频进行预测是否破裂；数据获取与处理包括获取可见光相机拍摄的等离子体运行视频，并截取视频片段，对于破裂炮视频，截取破裂前设定时间长度的视频片段，对于非破裂炮，随机截取电流平顶段的相同时间长度的视频片段，所截取的视频片段统一成相同的帧率，再对视频图像预处理。本发明利用可见光视频信号进行破裂预测，并实现实时预测，具有在线部署的潜力，为基于实时视频流输入的未来在线破裂预警与主动控制打开了可能性。

本发明授权基于深度学习的可见光视频等离子体破裂预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的可见光视频等离子体破裂预测方法，其特征在于，包括数据获取与处理，用来训练可见光视频等离子体破裂预测模型，通过预测模型对等离子体运行视频进行预测是否破裂； 其中，数据获取与处理包括获取可见光相机拍摄的等离子体运行视频，并截取视频片段，对于破裂炮视频，截取破裂前设定时间长度的视频片段，对于非破裂炮，随机截取电流平顶段的相同时间长度的视频片段，所截取的视频片段统一成相同的帧率，再对视频图像预处理； 所述等离子体破裂预测模型，包括下采样层、MetaFormer模块、BiLSTM和全连接层构建而成，其中MetaFormer模块中的令牌混合器tokenmixer由自适应频率滤波AFF和自注意力机制Attention实现； 模型首先经过MetaFormer模块提取图像特征，得到特征向量T,将特征向量输入BiLSTM，学习视频的时序信息，最后经过全连接层输出预测结果；BiLSTM能够同时处理时间序列的前向和后向信息； 其中，模型包含N个阶段下采样层，第一阶段下采样层由两个相同尺寸的二维卷积核以及一个Relu激活函数组成；后面N-1阶段下采样层由两个不同尺寸的深度可分离卷积核以及一个Relu激活函数组成； 其中，每个MetaForme模块包含令牌混合器tokenmixer和多层感知机MLP，层归一化作用在他们前面；前N-1阶段MetaForme模块中的令牌混合器tokenmixer由自适应频率滤波实现，输入特征图先经过快速傅里叶变换得到原始图像的频域表示，得到对应的频域表示后，使用频率滤波保留重要频率信息；最后，使用逆傅里叶变换将过滤后的频率表示转换成更新后的原始时域特征空间，最后一阶段MetaForme模块中的令牌混合器tokenmixer采用自注意力机制Attention实现。

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