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申请/专利权人:南京航空航天大学
摘要:本申请公开一种基于光电探测器的超高速射线图像识别方法,包括:获得多个经X射线穿过物体后的输入图像;搭建神经网络,并利用多个输入图像对神经网络进行训练和验证,得到训练验证后的神经网络,其中训练验证后的神经网络包括权重信息,且能够输出输入图像的类别信息;提取权重信息,构建多个输入图像对应的光电探测器的偏压处理器,偏压处理器能够通过对光电探测器的输出脉冲光电信号进行相应调整,实现神经网络的权重计算过程;利用偏压装置对光电探测器的电压进行不同的偏压调整,使得调整后的光电探测器将探测到的每一个像素产生的的脉冲光电信号也进行相应调整后,再按照神经网络中的对应关系连接,即可得到目标物体X射线图像的识别结果。
主权项:1.一种基于光电探测器的超高速射线图像识别方法,其特征在于,包括:S1,获得多个经X射线穿过物体后光电探测器得到的输入图像;S2,根据具有多像素的像素化光电探测器的探头像素和所述输入图像的分类数量,搭建神经网络,并利用多个所述输入图像对所述神经网络进行训练和验证,得到训练验证后的神经网络,其中所述训练验证后的神经网络包括权重信息,且能够输出所述输入图像的类别信息;在训练好的神经网络中,依据如下公式计算输出所述输入图像的类别信息: 其中,C代表目标类别,Ci代表第i类,n代表图像像素数量,tm代表第m个像素,代表i类图像第m个像素的权重,bi代表偏置,f为从求和节点到最终输出值所对应的激活函数,所述激活函数不改变输出值的相对大小,只使得大数值更大,小数值更小,以更清晰准确的获得分类结果;S3,提取所述权重信息,构建多个所述输入图像对应的所述光电探测器的偏压处理器,所述偏压处理器能够通过对所述光电探测器的输出脉冲光电信号进行相应调整,实现神经网络的权重计算过程;其中,在神经网络中提取权重信息构建偏压处理器的方法包括,通过数组的计算形成偏压处理器,偏压数组的数量与总权重数量相同,为元素数量和分类数量的乘积;S4,利用所述偏压处理器对所述光电探测器的电压进行不同的偏压调整,使得调整后的所述光电探测器将探测到的每一个像素产生的所述脉冲光电信号也进行相应调整后,再按照所述训练验证后的神经网络中的对应关系连接,即可得到目标物体X射线图像的识别结果。
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权利要求:
百度查询: 南京航空航天大学 一种基于光电探测器的超高速射线图像识别方法
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