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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种费舍信息量引导的可学习飞行时间成像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：CN115201852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210669847.3，技术领域涉及：G01S17/894；该发明授权一种费舍信息量引导的可学习飞行时间成像方法及系统是由胡雪梅;李家渠;岳涛设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种费舍信息量引导的可学习飞行时间成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种费舍信息量引导的可学习飞行时间成像方法及系统。其方法的步骤为：构造数据库；建立可微分的物理成像模型，加入实际场景的物理约束，并设置编码函数为可学习的参数，输入数据得到无噪声的多次测量值；建模实际的多次测量值，推导飞行时间成像测量值的费舍信息量，并把带噪声的测量值输入双支路的深度重建网络；使用费舍信息量作为损失函数，并结合多次测量差异性损失函数和深度保真度损失函数，联合训练编码函数和深度重建网络；将测试数据输入已训练的编码函数和重建网络中，重建测试场景深度图；搭建飞行时间成像的硬件原型系统，使用优化得到的编码函数和重建网络来重建实际场景高质量的深度图。

本发明授权一种费舍信息量引导的可学习飞行时间成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种费舍信息量引导的可学习飞行时间成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构造数据库，包括训练集和测试集；步骤2，建立可微分的物理成像模型来模拟飞行时间成像过程，并加入实际场景的物理约束，将编码函数设置成可学习的参数；将所述训练集中的数据，输入所述可微分的物理成像模型中，得到无噪声的多次测量值；步骤3，建模飞行时间成像实际的测量值，得到带噪声的多次测量值，并推导出飞行时间成像的费舍信息量，作为费舍信息量引导对编码函数的优化；步骤4，将所述带噪声的多次测量值输入给双支路的深度重建神经网络；将双支路输出的深度图通过注意力模块得到的注意力图加权，输出重建的深度图；步骤5，构建所述编码函数和深度重建神经网络的损失函数，包括费舍信息引导损失函数、多次测量差异性损失函数以及深度保真度损失函数；对所述编码函数和深度重建神经网络进行端到端框架的联合训练优化；步骤6，在测试阶段，使用优化得到的编码函数对测试集的样本进行成像过程模拟，得到带噪声的测量图，并传输给已训练的深度重建神经网络，最终得到测试场景的深度图；步骤7，搭建飞行时间成像的硬件原型系统，将并利用优化得到的编码函数作为所述硬件原型系统的光源调制和传感器解调函数，采集真实场景的测量值，输入给优化得到的深度重建神经网络，最终重建出真实场景的深度图，完成飞行时间成像。

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