北京理工大学李家方获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于变分特征融合和小波稠密残差注意力的光谱重构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：CN119904372B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411959710.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于变分特征融合和小波稠密残差注意力的光谱重构方法是由李家方;焦青亮设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于变分特征融合和小波稠密残差注意力的光谱重构方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于变分特征融合和小波稠密残差注意力的光谱重构方法，基于注意力机制的光谱重建模型来降低计算重构光谱仪对微纳光学材料相关系数的依赖性，可以有效提高光谱重建的精度与效果；此外，本发明提供的小波稠密残差注意力模块和变分特征融合处理模块可以有效的提取并精炼光谱特征，从数据的高频和低频两个方面消除无用特征，增强深层次高维度特征的融合效果，进而提高光谱重建的性能，及深度学习网络的收敛性。
本发明授权基于变分特征融合和小波稠密残差注意力的光谱重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分特征融合和小波稠密残差注意力的光谱重构方法，应用于计算重构光谱仪，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 将能量未知的待重构光信号入射至重构光谱仪中的微纳可形变结构，待重构光信号与微纳可形变结构的光谱响应耦合得到多通道光斑图像； 多通道光斑图像发送至重构光谱仪中的基于变分特征融合和小波稠密残差注意力的深度学习网络模型进行特征提取与特征学习，得到待重构光信号对应的重构光谱； 所述基于变分特征融合和小波稠密残差注意力的深度学习网络模型包括浅层特征提取模块、下采样与平铺模块、多层感知机、三级小波稠密残差注意力模块、上采样模块、变分特征融合模块、双二次差值模块；其中，所述小波稠密残差注意力模块包括离散小波变换单元、两路并行的残差提取子模块、离散小波逆变换单元、通道注意力单元，其中，残差提取子模块包括三个级联的稠密残差单元、通道拼接单元、空间注意力单元。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励