公开(公告)号：CN111445543B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202010301978.7

申请日：2020-04-16

Applicant: 东北大学

Inventor： 陈硕 ,  张冯頔

IPC: G06T9/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G01J3/28

Abstract: 本发明属于光学领域，提供了一种将卷积神经网络编码成光谱透过率的方法。基于编码后的光谱透过率所采集图像中各像素点的值等效于该像素点所对应的光谱信号经过均一化预处理及卷积神经网络处理后的结果，即使用通过特定光谱透过率成像的物理过程替代均一化预处理及卷积神经网络的数值运算过程。因此，利用该方法可有效解决传统高光谱成像技术的固有缺陷，如数据采集速度慢、数据传输及存储负荷量高和数据后处理运算量大等，进而实现一种富含光谱信息的、快速的智能高光谱成像技术。

公开(公告)号：CN112750174B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202110008122.5

申请日：2021-01-05

Applicant: 东北大学

Inventor： 陈硕 ,  王东升 ,  张冯頔

IPC: G06T9/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于光学领域，公开了基于空间编码的目标智能感知及识别系统及方法，包括编码模块和成像模块。编码模块将目标识别模型编码为空间中每个像素单元所对应的权重值，并将该权重值输入至成像模块中的空间光调制器；成像模块利用空间光调制器对光信号进行空间编码，并通过单通道光电探测器采集经空间编码后的光信号，利用单通道测量值实现目标的智能识别。该方法通过对所采集的光信号进行空间编码，在光学测量的同时实现了对于图像的后处理，有效地避免了复杂的图像后处理过程，极大地提高目标感知及识别的时间效率。该方法还可以降低图像数据传输及存储等所带来的设备成本。因此，该方法在目标感知及识别领域具有重要的潜在应用价值。

公开(公告)号：CN112750174A

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN202110008122.5

申请日：2021-01-05

Applicant: 东北大学

Inventor： 陈硕 ,  王东升 ,  张冯頔

IPC: G06T9/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于光学领域，公开了基于空间编码的目标智能感知及识别系统及方法，包括编码模块和成像模块。编码模块将目标识别模型编码为空间中每个像素单元所对应的权重值，并将该权重值输入至成像模块中的空间光调制器；成像模块利用空间光调制器对光信号进行空间编码，并通过单通道光电探测器采集经空间编码后的光信号，利用单通道测量值实现目标的智能识别。该方法通过对所采集的光信号进行空间编码，在光学测量的同时实现了对于图像的后处理，有效地避免了复杂的图像后处理过程，极大地提高目标感知及识别的时间效率。该方法还可以降低图像数据传输及存储等所带来的设备成本。因此，该方法在目标感知及识别领域具有重要的潜在应用价值。

公开(公告)号：CN111445543A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010301978.7

申请日：2020-04-16

Applicant: 东北大学

Inventor： 陈硕 ,  张冯頔

IPC: G06T9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01J3/28

Abstract: 本发明属于光学领域，提供了一种将卷积神经网络编码成光谱透过率的方法。基于编码后的光谱透过率所采集图像中各像素点的值等效于该像素点所对应的光谱信号经过均一化预处理及卷积神经网络处理后的结果，即使用通过特定光谱透过率成像的物理过程替代均一化预处理及卷积神经网络的数值运算过程。因此，利用该方法可有效解决传统高光谱成像技术的固有缺陷，如数据采集速度慢、数据传输及存储负荷量高和数据后处理运算量大等，进而实现一种富含光谱信息的、快速的智能高光谱成像技术。