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发明
一种面向目标识别的超透镜联合电自适应型光电神经网络及目标识别方法2025
2025-12-10 11:28:00
发布于四川
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- 申请专利号：CN202511238190.5
- 公开（公告）日：2025-12-09
- 公开（公告）号：CN121094028A
- 申请人：西安电子科技大学
摘要：一种面向目标识别的超透镜联合电自适应型光电神经网络，包括依次设置的第一准直透镜组合、第一聚焦透镜、第一超表面透镜阵列组合和第一电荷耦合器，之后依次连接第一物理池化层、第一物理全连接层及第一物理输出层；入射光经第一通光孔进入后依次完成准直、聚焦和超表面透镜阵列的相位、振幅及偏振调控，实现光学域卷积与特征提取；处理后的光信号由第一电荷耦合器转化为电信号，并经第一物理池化层进行特征压缩，再由第一物理全连接层实现并行乘加运算，最终在第一物理输出层中完成加权处理并实时输出识别结果；本发明通过近似设计的超表面透镜阵列结合硬件自适应计算，实现目标特征的快速提取与识别，大幅提升处理速度并降低能耗。
专利内容
一种面向目标识别的超透镜联合电自适应型光电神经网络，包括依次设置的第一准直透镜组合、第一聚焦透镜、第一超表面透镜阵列组合和第一电荷耦合器，之后依次连接第一物理池化层、第一物理全连接层及第一物理输出层；入射光经第一通光孔进入后依次完成准直、聚焦和超表面透镜阵列的相位、振幅及偏振调控，实现光学域卷积与特征提取；处理后的光信号由第一电荷耦合器转化为电信号，并经第一物理池化层进行特征压缩，再由第一物理全连接层实现并行乘加运算，最终在第一物理输出层中完成加权处理并实时输出识别结果；本发明通过近似设计的超表面透镜阵列结合硬件自适应计算，实现目标特征的快速提取与识别，大幅提升处理速度并降低能耗。G06N3/067(2006.01);G02B27/00(2006.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/049(2023.01);G06N3/045(2023.01);G06V10/147(2022.01);G06V10/40(2022.01);G06V10/77(2022.01)
