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申请/专利权人：数据空间研究院
申请日：2024-03-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260678A
主分类号：G06F18/2431
分类号：G06F18/2431;G06F18/2415;G06F18/15;G06F18/25;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了基于全波电磁反演算法的室内物体鉴别方法及系统，包括：利用物体的几何形状以及电磁特性对物体进行分类，构建物体的分类标签；利用基于奇异值分解的电流分解算法计算物体的介电常数数据；将卷积神经网络与Transformer模型结合构建物体分类模型；将物体的介电常数数据输入物体分类模型得出预测的分类结果，利用预测的分类结果与分类标签构建损失函数，调整物体分类模型的参数，对该模型进行训练，直到损失函数值最小或者达到预设的迭代次数时，停止训练，得到训练好的物体分类模型；将实时采集的物体的介电常数数据输入训练好的物体分类模型，得出物体的分类结果；本发明的优点在于：保证成像的精准度和实时性。
主权项：1.基于全波电磁反演算法的室内物体鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用物体的几何形状以及电磁特性对物体进行分类，构建物体的分类标签；步骤二、利用基于奇异值分解的电流分解算法计算物体的介电常数数据；步骤三、将卷积神经网络与Transformer模型结合构建物体分类模型；步骤四、将物体的介电常数数据输入物体分类模型得出预测的分类结果，利用预测的分类结果与分类标签构建损失函数，调整物体分类模型的参数，对该模型进行训练，直到损失函数值最小或者达到预设的迭代次数时，停止训练，得到训练好的物体分类模型；步骤五、将实时采集的物体的介电常数数据输入训练好的物体分类模型，得出物体的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数据空间研究院 基于全波电磁反演算法的室内物体鉴别方法及系统
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