[发明专利]基于单像素探测器的免成像分类方法和系统在审
| 申请号： | 201911191677.7 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN110942097A | 公开（公告）日： | 2020-03-31 |
| 发明（设计）人： | 边丽蘅;傅毫;张军 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 石茵汀 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于单像素探测器的免成像分类方法和系统，其中，方法包括以下步骤：根据深度神经网络设计特定的编码网络和解码网络，并建立物体类别数据集，对编码网络和解码网络进行训练；将编码网络和解码网络作为整体同时训练，且所有参数均进行更新；固定编码网络的调制掩膜参数，单独训练解码网络，得到最优网络模型；利用单像素探测器采集由编码网络调制后的当前耦合测量值，将当前耦合测量值输入解码网络中，确定物体类别的预测结果。该方法利用深度神经网络直接从单像素探测器采集的一维耦合测量值中预测物体的类别，无需成像过程，大大降低了计算复杂度，且有益于弱光应用，简单易实现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 像素 探测器 成像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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