[发明专利]基于单一分布和深度学习的超分辨率计量方法在审
| 申请号： | 201880063588.1 | 申请日： | 2018-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN111149110A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 加布里埃尔·Y·西拉 | 申请（专利权）人： | 比奥阿克西亚尔股份公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/46;G06K9/52;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 武君 |
| 地址： | 法国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于确定表征物理对象的几何特征的固有几何参数的值的方法，用于将场景分类为至少一个几何形状，每个几何形状对发光对象建模的方法。以第一波长和奇点位置为特征的单一光分布投影到物理对象上。被已经与所述几何特征相互作用并且撞击在检测器上的单一光分布激发的光被检测，并且在一个或多个位置处的返回能量分布被识别并量化。深入学习或神经网络层被采用，使用检测到的光作为神经网络层的直接输入，适于将场景分类为静态或动态的多个形状，所述形状是通过学习预先确定或获取的成组的形状的一部分。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 单一 分布 深度 学习 分辨率 计量 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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