[发明专利]一种基于光流估计的神经网络像差预测方法在审
| 申请号： | 202010101800.8 | 申请日： | 2020-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN111340081A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 郭弘扬;徐杨杰;胡婕;任曦;黄永梅;杜升平 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于光流估计的神经网络像差预测方法，利用的系统包括：像差校正器，图像采集模块，光流估计算法模块，卷积神经网络模块，校正器控制模块。具体方法为，像差校正器，作为执行机构对空间通信光的畸变像差进行补偿；图像采集模块负责接收校正器补偿后的光束，并将其采集为光斑图像；光流估计算法模块对当前图像与上一帧图像特征进行提取，得到图像的运动变化信息；卷积神经网络模块根据光斑图像及光流估计模块的运动信息预测出畸变光斑对应的Zernike系数；最后，控制模块将Zernike系数转化为驱动信号，控制像差校正器对像差进行校正。该方法探测简单，有效的提高大气扰动预估效率与校正系统的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 估计 神经网络 预测 方法 | ||
【主权项】：
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