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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于数据-模型驱动的两阶段主动稳态非视域成像方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119383481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411946632.7，技术领域涉及：H04N23/95；该发明授权基于数据-模型驱动的两阶段主动稳态非视域成像方法是由梁锐;曹彦鹏;许振俊;丁绪发;杨将新设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据-模型驱动的两阶段主动稳态非视域成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据‑模型驱动的两阶段主动稳态非视域成像方法，包括：搭建主动稳态非视域成像系统；获取成像目标场景反射的非视域信号和镜面反射信号并构建训练数据集；构建非视域信号到镜面反射信号的成像转换模型；构建一阶段传输矩阵估计神经网络，利用训练数据集对其进行迭代优化获取传输矩阵；构建二阶段成像场景估计神经网络，给定待成像隐藏场景的非视域信号，在传输矩阵的参与下进行迭代优化，得到镜面反射估计值。本发明所需硬件组成简单且成本低廉，仅需普通的连续激光源和稳态光学传感器作为激励和探测设备；适应性强，不受环境照明或物体自发光属性的限制；泛化性好，无需依托大量数据训练即可实现有效非视域重建。

本发明授权基于数据-模型驱动的两阶段主动稳态非视域成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据-模型驱动的两阶段主动稳态非视域成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.搭建主动稳态非视域成像系统；S2.利用主动稳态非视域成像系统获取成像目标场景中反射的非视域信号和镜面反射信号，对非视域信号和镜面反射信号进行预处理，得到训练数据集；S3.构建非视域信号到镜面反射信号的成像转换模型，公式为： ，其中，为去噪且向量化的非视域信号，为总体传输矩阵，为去噪且向量化的镜面反射信号；S4.根据成像转换模型构建一阶段传输矩阵估计神经网络，利用训练数据集对一阶段传输矩阵估计神经网络进行迭代优化，得到估计的传输矩阵；S5.根据成像转换模型构建二阶段成像场景估计神经网络，给定待成像隐藏场景的非视域信号，在估计的传输矩阵的参与下对二阶段成像场景估计神经网络进行迭代优化，得到待成像隐藏场景的镜面反射估计值，从而实现隐藏场景的非视域成像。

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