常州大学闫恪涛获国家专利权
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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于卷积神经网络的相移干涉图相移值估计方法及系统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：CN117315437B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311240018.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于卷积神经网络的相移干涉图相移值估计方法及系统是由闫恪涛;黄昕灏;余文君;佘世刚;高书苑;张洪敏;沈家兴;于瀛洁设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积神经网络的相移干涉图相移值估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及干涉相移技术领域，尤其涉及基于卷积神经网络的相移干涉图相移值估计方法及系统，通过Zernike多项式表示相位分布，依据干涉理论模型生成初始干涉图；将初始干涉图添加随机相移值来模拟相移干涉图，从而生成两帧相移干涉图；构建基于卷积神经网络的相移值估计框架；设置损失函数、学习率和优化器等以优化网络参数，生成相移值估计网络模型；采用优化后的网络模型对相移干涉图处理，以预估出相应的相移值。本发明将卷积神经网络方法应用于两帧干涉图相移值的提取，相比传统方法，卷积神经网络的方法无需复杂的计算流程和具有较好的泛化能力，对高噪声具有鲁棒性,能够准确地提取随机相移值。
本发明授权基于卷积神经网络的相移干涉图相移值估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的相移干涉图相移值估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、利用Zernike多项式表示相位分布，依据干涉理论模型生成初始干涉图； 步骤二、将干涉图添加随机相移值来模拟相移干涉图，从而生成两帧相移干涉图； 将初始干涉图和相移干涉图作为卷积神经网络的输入，相移值为输出； 步骤三、构建基于卷积神经网络的相移值估计框架； 卷积神经网络包括：相同结构的第一分支网络和第二分支网络，第一分支网络包括：3层3×3卷积，在每个卷积层后使用激活函数对图像进行特征提取，并通过1层1×1卷积层输出特征图，两个分支网络的单通道特征图拼接为二通道特征图；二通道特征图经过1×1卷积层信息提取，再经展平层后的特征向量传递给全连接层进行映射； 步骤四、训练神经模型网络，预测干涉图相移值。
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