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龙图腾网获悉中国科学院紫金山天文台申请的专利基于深度学习分割CME并自动跟踪和三维重建CME的方法和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：CN118505986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202410525779.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于深度学习分割CME并自动跟踪和三维重建CME的方法和系统是由单家辉;张岩;封莉;卢磊;葛蕴翊;张化鹏;薛建朝;李舒婷设计研发完成，并于2024-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习分割CME并自动跟踪和三维重建CME的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习分割CME并自动跟踪和三维重建CME的方法和系统，主要分为四个模块：分类、分割、跟踪和3D重建。采用预训练好的分类模型来对日冕图像进行分类，划分出初步的CME图像序列。接着，收集观测数据标注出CME的结构区域以构建CME语义分割数据集。训练基于Transformer的分割模型，在CME图像的语义分割取得了最好的结果。此外，对跟踪算法进行了改进，以解决多个CME的分离任务。在最后一个模块中，跟踪结果与偏振比技术相结合，用于开发第一个单视图三维CME目录，而不需要手动掩模注释。本发明在2DCME自动目录中提供了更高的精度，并提供了更可靠的CME物理参数，包括3D传播方向和速度，可以应用于具有偏振测量能力的任何日冕图像数据。

本发明授权基于深度学习分割CME并自动跟踪和三维重建CME的方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习分割CME并自动跟踪和三维重建CME的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集白光日冕仪的观测数据，对观测数据做预处理，得到日冕差分图像；步骤2：采用预训练的卷积神经网络模型，对日冕差分图像进行二分类，推断单张日冕差分图像有无存在CME，并根据时空连续性规则，划分出初步的CME事件；步骤3：训练图像分割模型，对CME事件中的日冕差分图像进行逐像素二分类，推断每个像素有无CME结构，预测出单张日冕差分图像的CME结构区域；步骤4：基于CME结构区域的预测结果，定义跟踪规则来跟踪CME结构演化；所述步骤4具体包括如下子步骤：步骤4-1：对CME结构区域的图像进行图像分割后处理；步骤4-2：将处理后的图像转换到极坐标系，统计角宽，拟合速度，选择位于角宽范围内的CME结构区域和符合速度规则的图像，得到的CME图像序列作为跟踪结果；步骤5：基于偏振比方法，根据跟踪结果计算CME在三维空间中的位置分布；所述步骤5具体包括如下子步骤：步骤5-1：获取偏振亮度和总亮度；步骤5-2：根据跟踪结果，使用凸包方法获得CME区域，再使用圆形滤波器平滑CME区域的边缘得到CME区域的掩膜；步骤5-3：通过计算掩膜中偏振亮度和总亮度的比值，在三维空间中计算CME的位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院紫金山天文台，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区元化路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。