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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体是融合光流计算的CNN大气相干长度图像获取方法和系统。本发明围绕激光在受大气湍流影响的复杂环境中传输时对大气湍流进行感知测量和计算的迫切需求问题，提出了对应的大气相干长度计算方法，突破了传统差分像运动法需要依赖数百帧光斑图像数据且需要光源静止不动或运动极其缓慢的特定苛刻条件下才能获得一个有效数据的限制，以及在激光传输试验中，大气相干长度测量无法与激光传输时间和路径保持一致的局限问题，实现了仅需要一帧激光传输时的光斑图像数据即可通过卷积神经网络模型准确地计算得出大气相干长度计算值的目标。
主权项：1.融合光流计算的CNN大气相干长度图像获取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取激光在大气中传输时的光斑图像，基于光流计算原理计算出该光斑图像的大气相干长度，并标注在该光斑图像上；之后对光斑图像进行数据样本增强，并将数据样本增强后得到的光斑图像存储在数据集中；S2、使用数据集中的光斑图像对卷积神经网络进行训练，并更新卷积神经网络中的模型参数；当卷积神经网络达到训练停止条件时停止训练，停止训练后的卷积神经网络即为最优预测模型；S3、获取激光在大气中传输时的实时光斑图像，并将该实时光斑图像输入到最优预测模型中，预测该光斑图像对应的大气相干长度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 融合光流计算的CNN大气相干长度图像获取方法和系统
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