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龙图腾网获悉珠海莫界科技有限公司申请的专利基于光波导组合器的模型配置方法、设备、系统及介质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：CN119131306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411034784.X，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权基于光波导组合器的模型配置方法、设备、系统及介质是由马国庆;关健;兰富洋;王兆民;何强设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光波导组合器的模型配置方法、设备、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于光波导组合器的模型配置方法、设备、系统及介质，该方法包括：获取多个样本图像集，将各样本图像集分别输入对应类别的光波导组合器进行处理，得到多个输出图像集；根据多个样本图像集和多个输出图像集，对多个神经网络模型进行迭代训练，得到多个训练好的目标神经网络模型；基于各目标神经网络模型与光波导组合器的各类别之间的对应关系，为至少一个光波导组合器配置相匹配的目标神经网络模型，以使各光波导组合器传输虚拟图像时，预先通过相匹配的目标神经网络模型对虚拟图像进行校正。上述方法能够提高不同光波导组合器输出虚拟图像的显示质量。

本发明授权基于光波导组合器的模型配置方法、设备、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于光波导组合器的模型配置方法，其特征在于，包括： 获取多个样本图像集，其中，所述多个样本图像集与光波导组合器的多个类别一一对应，所述光波导组合器的多个类别根据多个光波导组合器的光学性能参数确定； 将各所述样本图像集分别输入对应类别的光波导组合器进行处理，得到多个输出图像集； 根据多个所述样本图像集和多个所述输出图像集，对多个神经网络模型进行迭代训练，得到多个训练好的目标神经网络模型；其中，所述多个神经网络模型与所述光波导组合器的多个类别一一对应； 基于各所述目标神经网络模型与所述光波导组合器的各类别之间的对应关系，为多个光波导组合器配置相匹配的目标神经网络模型，以使各所述光波导组合器传输虚拟图像时，预先通过相匹配的目标神经网络模型对所述虚拟图像进行校正； 其中，所述根据多个所述样本图像集和多个所述输出图像集，对多个神经网络模型进行迭代训练，得到多个训练好的目标神经网络模型，包括： 将所述样本图像集中的第一样本图像输入至对应的神经网络模型进行处理，得到第一输出图像；计算所述第一输出图像与所述输出图像集中对应的输出图像的第一误差值；在所述第一误差值大于预设误差值时，根据所述第一误差值更新所述神经网络模型的模型参数，并对更新模型参数的神经网络模型进行迭代训练；在所述第一误差值小于或等于所述预设误差值时，将更新模型参数的神经网络模型确定为训练好的目标神经网络模型； 所述根据多个所述样本图像集和多个所述输出图像集，对多个神经网络模型进行迭代训练，得到多个训练好的目标神经网络模型之前，还包括： 根据各所述类别的光波导组合器的光学性能参数，确定各所述神经网络模型的第一配置参数；根据各所述样本图像集或各所述输出图像集的图像尺寸，确定各所述神经网络模型的第二配置参数；基于各所述第一配置参数和各所述第二配置参数，构建多个所述神经网络模型。

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