上海交通大学王德忠获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利适用于低中放固废桶的超分辨率三维图像快速反演方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114943644B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210501187.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权适用于低中放固废桶的超分辨率三维图像快速反演方法及系统是由王德忠;杨桧;顾卫国;周文涛;董冰;张新煜设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本适用于低中放固废桶的超分辨率三维图像快速反演方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种适用于低中放固废桶的超分辨率三维图像快速反演方法及系统，包括：步骤S1：模拟生成密度分布不均匀的废物桶；步骤S2：对每个废物桶进行γ扫描获得计数率，并结合迭代算法获得废物桶的三维密度图像；步骤S3：利用废物桶的三维密度图像训练预设卷积神经网络CNN，得到训练后的预设卷积神经网络CNN；步骤S4：利用训练后的预设卷积神经网络CNN得到超分辨率图像。本发明的目的就是利用CNN对迭代图像特征提取并识别，实现提高测量精度；利用更少的测量次数达到更高的图像分辨率，实现减少测量时间，从而实现TGS技术的实际应用。
本发明授权适用于低中放固废桶的超分辨率三维图像快速反演方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于低中放固废桶的超分辨率三维图像快速反演方法，其特征在于，包括： 步骤S1：模拟生成密度分布不均匀的废物桶； 步骤S2：对每个废物桶进行γ扫描获得计数率，并结合迭代算法获得废物桶的三维密度图像； 步骤S3：利用废物桶的三维密度图像训练预设卷积神经网络CNN，得到训练后的预设卷积神经网络CNN； 步骤S4：利用训练后的预设卷积神经网络CNN得到超分辨率图像； 所述步骤S2采用：将探测器和放射源分别放在废物桶的两侧，分别从不同的角度，依次利用不同分辨率的网格对废物桶进行γ扫描； 所述预设卷积神经网络CNN包括：输入层、卷积层、反卷积层以及输出层，并且采用对称的跳跃连接； 所述卷积层用来提取特征； 所述反卷积层用来恢复三维图像尺寸； 所述迭代算法包括MLEM算法。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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