江苏大学张光建获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于深度学习的空化流同步辐射粒子图像测速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：CN120014245B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510178035.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于深度学习的空化流同步辐射粒子图像测速方法是由张光建;胡必成;张德胜;周岭;潘强;耿琳琳设计研发完成，并于2025-02-18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空化流同步辐射粒子图像测速方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的空化流同步辐射粒子图像测速方法，包括：利用同步辐射脉冲X射线快速成像技术，拍摄包含示踪粒子的高时空分辨率空化X射线图像；增加小目标检测模块和CBAM注意力机制模块改进YOLOv5目标检测模型；使用扩散模型对空化X射线图像进行超分辨预处理，并将预处理后的图像分割成四等份；使用数据集对改进的YOLOv5目标检测模型进行训练；用训练好的YOLOv5目标检测模型对分割后的图像中的示踪粒子进行预测，生成空化示踪粒子图像；对空化示踪粒子图像对应用互相关分析，计算空化瞬时速度矢量场。解决了示踪粒子数量多、尺寸小、粒子间大量重叠以及部分粒子被气泡遮挡等检测难题。
本发明授权一种基于深度学习的空化流同步辐射粒子图像测速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的空化流同步辐射粒子图像测速方法，其特征在于： 利用同步辐射脉冲X射线快速成像技术，拍摄包含示踪粒子的高时空分辨率空化X射线图像； 搭建YOLOv5目标检测模型神经网络结构，增加小目标检测模块和CBAM注意力机制模块，得到改进后的YOLOv5目标检测模型； 使用扩散模型对空化X射线图像进行超分辨预处理，并将超分辨预处理后的图像分割成四等份； 使用数据集对改进后的YOLOv5目标检测模型进行训练； 用训练好的YOLOv5目标检测模型对分割后的空化X射线图像中的示踪粒子进行预测，提取粒子内部灰度值，生成空化示踪粒子图像； 对生成的空化示踪粒子图像对应用互相关分析算法，计算空化流场瞬时速度矢量场。
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