兰州大学张强强获国家专利权
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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种AI辅助力致发光材料的力学云图生成方法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：CN119229056B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411283622.X，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种AI辅助力致发光材料的力学云图生成方法是由张强强;景鑫;马永杰;马占雄设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种AI辅助力致发光材料的力学云图生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能传感与计算机视觉领域，具体为一种AI辅助力致发光材料的力学云图生成方法，其目的在于提出了一种AI辅助力致发光材料的力学云图生成方法。主要解决的问题为：力致发光图像中的余晖效应限制部件力学状态的准确描述。其有益效果为：本发明提供的AI辅助高精度力学云图生成模型可利用力致发光传感数据实现部件力学状态更加精准地描述，平均RMSE误差低至3.8368％。
本发明授权一种AI辅助力致发光材料的力学云图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种AI辅助力致发光材料的力学云图生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、制作力致发光传感部件，并采集部件受载全过程的力致发光视频； 步骤二、利用有限元分析方法对部件受载全过程进行有限元模拟，并导出部件受载全过程的力学云图视频； 步骤三、按照时间步增量对步骤一所得发光视频和步骤二所得力学云图视频提取帧；并对所得帧进行图像裁剪、缩放以及时空配准预处理； 步骤四、利用步骤三所得的预处理后的发光图像和云图建立基于力致发光器件的部件力学状态专有图像数据集；并按照一定比例划分训练集，验证集和测试集； 步骤五、建立模型的网络架构，所述网络架构基于VGG16-UNet图像生成模型； 步骤六、设置模型训练的损失函数、优化器和训练超参数； 步骤七、将训练集图像输入模型进行迭代训练；每轮训练结束后利用验证集评估模型性能；当训练和验证损失一致收敛时，得到最终权重模型； 步骤八、网络加载最终权重模型；并向模型输入测试集中的发光图像，生成对应的力学云图；并进一步对生成云图进行误差分析。
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