基于残差自注意力连接的深度电学层析成像方法及系统

基于残差自注意力连接的深度电学层析成像方法及系统

技术类型 : 专利

专利所属地 :中国

公开号 :CN202310753324.1

技术成熟度 :正在研发

转让方式 :技术转让

交易价格:面议

应用领域 : 软件开发

技术领域 :卫星应用技术

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成果概况
简介
本发明属于电学层析成像领域,涉及一种基于残差自注意力连接的深度电学层析成像方法及系统,建立预重建迭代模块,采用牛顿—拉夫逊方法进行预重建,通过构建测量电压与计算电压之间的残差函数,并加入正则化矩阵来约束梯度搜索空间,正则化矩阵采用反卷积神经网络训练得到;建立深度卷积神经网络模块,在深度卷积神经网络模块的每一个特征提取模块中加入残差连接,并将自注意力模块引入相同维度的卷积块之间进行全局特征和局部特征的重建。重建结果表明空间分辨率高,内含物边界清晰,重建相对误差为0.10,相关系数为0.93,说明本方法可以有效改善ET图像的质量,为无损测量与检测可视化提出了一种可靠方法。
专利基本信息
专利名称 基于残差自注意力连接的深度电学层析成像方法及系统
专利状态 实审 公开号 CN202310753324.1
申请号 CN116740213A 专利申请日期 2023-06-26
专利授权日期 0001-01-01 专利权届满日 -
专利所属地 中国 专利类型 发明
发明人 天津科技大学
权利人 陈晓艳,王子辰,王倩
专利摘要 本发明属于电学层析成像领域,涉及一种基于残差自注意力连接的深度电学层析成像方法及系统,建立预重建迭代模块,采用牛顿—拉夫逊方法进行预重建,通过构建测量电压与计算电压之间的残差函数,并加入正则化矩阵来约束梯度搜索空间,正则化矩阵采用反卷积神经网络训练得到;建立深度卷积神经网络模块,在深度卷积神经网络模块的每一个特征提取模块中加入残差连接,并将自注意力模块引入相同维度的卷积块之间进行全局特征和局部特征的重建。重建结果表明空间分辨率高,内含物边界清晰,重建相对误差为0.10,相关系数为0.93,说明本方法可以有效改善ET图像的质量,为无损测量与检测可视化提出了一种可靠方法。