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发明

一种基于双流特征融合网络的纠缠光量子图像目标识别方法

2023-05-18 13:03:43 发布于四川 23
  • 申请专利号：CN202210459345.8
  • 公开（公告）日：2024-10-08
  • 公开（公告）号：CN114859624A
  • 申请人：重庆邮电大学
摘要：本发明提出了一种基于双流特征融合网络(Two‑Stream Feature Fusion ConvolutionalNetwork,TSFFCNet)的纠缠光量子图像目标识别方法。首先，将氩原子激光器产生的连续泵浦光照射至周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP,PPKTP)晶体，进行共线的Ⅱ型自发参量下转换过程，产生具有纠缠特性的闲置光和信号光；其次，闲置光和信号光通过偏振分束器被分离在两条光路上传输，信号光束经过成像透镜照射在待成像目标上后被单光子探测器收集，闲置光束经数字微镜装置(Digital Micromirror Device,DMD)扫描后被另一单光子探测器收集；再次，两条光路探测器收集到的光子通过光纤送入符合计数器进行测量得到量子图像；然后，建立双流特征融合网络，将量子图像输入到网络中进行训练；最后，根据深度学习网络提取的特征进行目标识别。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114859624 A (43)申请公布日 2022.08.05 (21)申请号 202210459345.8 (22)申请日 2022.04.27 (71)申请人 重庆邮电大学 地址 400065 重庆市南岸区崇文路2号 (72)发明人 周牧　夏慧诗　王勇　谢良波　 杨小龙　聂伟　 (51)Int.Cl. G02F 1/35 (2006.01) G02F 1/355 (2006.01) G06N 3/04 (2006.01) G06V 10/764 (2022.01) G06V 10/80 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) H04B 10/70 (2013.01) 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 (54)发明名称 一种基于双流特征融合网络的纠缠光量子 图像目标识别方法 (57)摘要 本发明提出了一种基于双流特征融合网络 ( T w o ‑S t r e a m  F e a t u r e  F u s i o n  ConvolutionalNetwork,TSFFCNet)的纠缠光量 子图像目标识别方法。首先，将氩原子激光器产 生的连续泵浦光照射至周期极化磷酸氧钛钾 (Periodically Poled KTP,PPKTP)晶体，进行共 线的 Ⅱ型自发参量下转换过程，产生具有纠缠特 性的闲置光和信号光；其次，闲置光和信号光通 过偏振分束器被分离在两条光路上传输，信号光

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