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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利一种三阶段自适应信号波形图像识别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：CN119478513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411565661.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种三阶段自适应信号波形图像识别方法是由李磊;秦慧平;邓洪波设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三阶段自适应信号波形图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三阶段自适应信号波形图像识别方法，包括：采集示波器单通道信号波形显示截图作为信号波形图像，并进行预处理和标注，形成所需数据集，并划分为训练集与测试集；对训练集中的图像进行数据增强，将增强后的图像以及对应的标签输入到信号波形图像分类模型训练，得到一个最优模型；将最优模型进行截取，其中保留最优模型从初始卷积单元到第二个全连接神经网络层的连接作为信号波形图像特征提取模型；在获得信号波形图像特征提取模型后，对测试集完成信号波形图像的识别。本发明解决了在信号波形识别过程中，由于示波器对信号波形显示的线条颜色、位置不统一以及信号幅度较小等复杂情况导致的检测精度低的问题。

本发明授权一种三阶段自适应信号波形图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种三阶段自适应信号波形图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1）采集示波器单通道信号波形显示截图作为信号波形图像，并对图像进行预处理和标注，以筛除掉质量差的图像和标注上包括正弦波、方波、三角波、杂波以及无波形标签，形成所需的数据集，再将数据集划分为训练集与测试集；2）对训练集中的图像进行数据增强，然后将增强后的图像以及对应的标签输入到构建的信号波形图像分类模型进行训练，得到一个训练后的最优模型；其中，该模型包括1个初始卷积单元C1、3个残差块R1～R3、3个SimAM注意力机制层、1个全平均池化层GAP、2个ReLU激活函数层和3个全连接神经网络层F1～F3，其连接顺序为：初始卷积单元C1→第一个SimAM注意力机制层→第一个残差块R1→第二个SimAM注意力机制层→第二个残差块R2→第三个SimAM注意力机制层→第三个残差块R3→全平均池化层GAP→第一个全连接神经网络层F1→第一个ReLU激活函数层→第二个全连接神经网络层F2→第二个ReLU激活函数层→第三个全连接神经网络层F3；3）将训练后得到的最优模型进行截取，其中保留从初始卷积单元C1到第二个全连接神经网络层F2的连接作为信号波形图像特征提取模型；4）在获得信号波形图像特征提取模型后，分以下三个阶段对测试集完成信号波形图像的识别，第一阶段：对输入的双通道信号波形图像根据颜色指令进行颜色过滤CFilter，从而将其分离为两个独立通道的信号波形图像，对分离后的两张信号波形图像进行灰度化处理GSale，并将图像尺寸进行变换处理EAmp；第二阶段：使用信号波形图像特征提取模型，对经过第一阶段得到的图像进行特征值向量的提取；第三阶段：将第二阶段提取的特征值向量与已录入的信号波形图像的特征值向量进行余弦相似度计算CosSim，并将计算结果按从大到小的顺序进行排序；最后，根据排序结果，选取排在首位对应的已录入信号波形图像的类型作为识别结果。

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