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龙图腾网获悉中山大学申请的专利传感器感应图像识别方法、系统、装置及存储介质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：CN114187484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202111434960.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权传感器感应图像识别方法、系统、装置及存储介质是由刘显平;王明羽;赵贵华;彭雅婷;虞志益设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本传感器感应图像识别方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种传感器感应图像识别方法、系统、装置及存储介质，方法包括：获取传感器感应图像的第一阵列数据，对第一阵列数据添加高斯噪声得到第二阵列数据；对第二阵列数据进行函数关系转换，得到像素电容阵列，将像素电容阵列输入到预先训练好的卷积神经网络中；通过卷积神经网络的卷积层对像素电容阵列进行卷积计算，得到传感器电荷量阵列；对传感器电荷量阵列进行数据缩放得到第三阵列数据，通过卷积神经网络的激活函数提取第三阵列数据的数据特征信息；将数据特征信息输入到卷积神经网络的全连接层计算得到输出向量，根据输出向量确定传感器感应图像的识别结果。本发明提高了传感器感应图像的识别效率，可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权传感器感应图像识别方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种传感器感应图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取传感器感应图像的第一阵列数据，对所述第一阵列数据添加高斯噪声得到第二阵列数据； 对所述第二阵列数据进行函数关系转换，得到像素电容阵列，进而将所述像素电容阵列输入到预先训练好的卷积神经网络中； 通过所述卷积神经网络的卷积层对所述像素电容阵列进行卷积计算，得到传感器电荷量阵列； 对所述传感器电荷量阵列进行数据缩放得到第三阵列数据，并通过所述卷积神经网络的激活函数提取所述第三阵列数据的数据特征信息； 将所述数据特征信息输入到所述卷积神经网络的全连接层计算得到输出向量，进而根据所述输出向量确定所述传感器感应图像的识别结果； 其中，所述第二阵列数据通过下式计算得到： Pij＝[1+σNoise×randn0，1]Qij其中，Pij表示所述第二阵列数据中第i行第j列的数据，Qij表示所述第一阵列数据中第i行第j列的数据，σNoise表示预设的噪声系数，randn0，1表示由中心为0、方差为1的高斯函数产生的随机数； 所述像素电容阵列通过下式计算得到： Cij＝[Pij×C0][Pij+C0]其中，Cij表示所述像素电容阵列中第i行第j列的数据，Pij表示所述第二阵列数据中第i行第j列的数据，C0表示传感器原始电容。

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