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申请/专利权人：南昌大学
摘要：本发明公开了一种融合跨模态技术与多准则评估的汽车造型设计方法，包括：1）进行数据信息的收集和预处理；2）训练基于新能源汽车文本、图像大数据信息的深度神经网络模型来完成二维图像方案的跨模态生成设计；3）建立用于图像生成方案情感意象二元识别分类的深度卷积神经网络感性标签识别模型，并结合形态完整度分析来进行图像生成方案的初步筛选；4）采用多准则妥协解排序法和气动性能分析进行图像生成方案的评估和验证，其中对最优方案进行三维工程建模和车体外部流场数值模拟。本发明通过跨模态生成技术高效表达设计信息，并采用量化方法评估优化，全面关注设计性、环保性、可持续性，促进新能源汽车应用及能源资源的高效清洁利用。
主权项：1.一种基于双域均值回归扩散模型的单曝光压缩成像方法，其特征在于：包括如下步骤，S1，将传感器接收到的强度信息y恢复到具有时间关系的多帧初始图像S2，使用IR-SDE的基于分数生成均值回归扩散模型；S3，网络模型训练；S4，图像重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 一种基于双域均值回归扩散模型的单曝光压缩成像方法
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