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龙图腾网获悉中山大学申请的专利实时太赫兹波单像素成像方法、装置、系统和计算机设备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：CN119845894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510339318.0，技术领域涉及：G01N21/3586；该发明授权实时太赫兹波单像素成像方法、装置、系统和计算机设备是由邓少芝;朱永升;许宁生;陈焕君设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本实时太赫兹波单像素成像方法、装置、系统和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明涉及太赫兹波单像素成像技术领域，公开了一种实时太赫兹波单像素成像方法、装置、系统和计算机设备，包括获取待成像物体的太赫兹波单像素测量值，所述太赫兹波单像素测量值为通过太赫兹波单像素探测器对待成像物体进行测量得到的一维信号；将所述太赫兹波单像素测量值输入预先构建的图像重构模型，得到待成像物体的太赫兹波重构图像。本发明通过基于物理引导的深度神经网络模型，能够有效提升欠采样条件下的太赫兹波图像的重构质量和重构时间，并通过具有高速开关的实时太赫兹波单像素成像装置，有效平衡了成像速度与成像质量的关系，进一步提升了实时太赫兹波单像素成像的重构效率。

本发明授权实时太赫兹波单像素成像方法、装置、系统和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种实时太赫兹波单像素成像方法，其特征在于，包括： 获取待成像物体的太赫兹波单像素测量值，所述太赫兹波单像素测量值为通过太赫兹波单像素探测器对待成像物体进行测量得到的一维信号； 将所述太赫兹波单像素测量值输入预先构建的图像重构模型，得到待成像物体的太赫兹波重构图像； 其中，所述图像重构模型包括物理编码层和深度神经网络模型，所述物理编码层用于将所述太赫兹波单像素测量值与测量矩阵进行关联，生成太赫兹波图像矩阵，并输入所述深度神经网络模型； 所述深度神经网络模型采用基于注意力门控机制的编解码结构，用于对所述太赫兹波图像矩阵进行特征提取和图像重构，并输出所述太赫兹波重构图像； 其中，所述深度神经网络模型包括下采样编码层、上采样解码层和多尺度特征聚合层； 所述下采样编码层用于提取不同尺度的特征图，通过多尺度跳跃连接对不同尺度的特征图进行拼接，并传递至所述上采样解码层； 所述上采样解码层用于对不同尺度的特征图进行特征融合，得到太赫兹波聚合特征图，并传递至多尺度特征聚合层； 所述多尺度特征聚合层采用多尺度深度监督，用于从太赫兹波聚合特征图中学习层次表示； 所述上采样解码层和所述多尺度特征聚合层之间设置有注意力门控制，所述注意力门控制用于根据所述上采样解码层输入的太赫兹波聚合特征图和所述多尺度特征聚合层输入的门控信号，生成注意力权重，并输入所述多尺度特征聚合层； 其中，采用如下公式表示所述注意力权重： 式中，F表示注意力权重，x表示来自本层上采样解码层输入的太赫兹波聚合特征图，g表示来自下一层多尺度特征聚合层输入的门控信号，表示矩阵元素加法，表示矩阵元素乘法，表示一维的通道注意力模块，表示二维的空间注意力模块。

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