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申请/专利权人：长春长光奥闰光电科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于ShuffleNet网络的AO系统波前矫正方法，包括以下步骤：通过Matlab平台模拟生成数据集，所述数据集包括若干张以对应的Zernike系数作为标签的照片；通过python平台搭建ShuffleNet网络，并将所述数据集作为网络的输入，对ShuffleNet网络进行训练，训练后得到波前矫正模型；将待波前矫正的图片输入到所述波前矫正模型中，得到矫正后的图片。本发明通过将ShuffleNet网络应用于自适应光学系统的波前矫正中，使得基于ShuffleNet的无波前传感的算法结构简单，时延短，实现简单容易，并且不需要多次迭代，实时性更高，对设备要求低，成本低，工程实现容易。
主权项：1.一种基于ShuffleNet网络的AO系统波前矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过Matlab平台模拟生成数据集，所述数据集包括若干张照片，每张照片以其对应的Zernike系数作为标签；步骤2：通过python平台搭建ShuffleNet网络，并将所述数据集作为ShuffleNet网络的输入，对ShuffleNet网络进行训练，训练后得到波前矫正模型；步骤3：将待波前矫正的图片输入到所述波前矫正模型中，得到矫正后的图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春长光奥闰光电科技有限公司 基于ShuffleNet网络的AO系统波前矫正方法
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