买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于CUDA技术的延迟求和声成像并行加速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：CN116309921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310446933.2，技术领域涉及：G06T1/40；该发明授权基于CUDA技术的延迟求和声成像并行加速方法是由涂晓彤;马晨雨;伍健雄;张勇华;丁兴号;黄悦设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CUDA技术的延迟求和声成像并行加速方法在说明书摘要公布了：基于CUDA技术的延迟求和声成像并行加速方法，属于声信号处理领域及神经网络领域，用于解决传统延迟求和算法计算复杂度高等问题。包括以下步骤：1假定转向矢量是具有空间排布的，将转向矢量整体视为特征图；2将特征图中的每个条形向量与互谱矩阵依次进行矩阵运算且运算后通道数保持不变；3将和互谱矩阵做完运算的结果与原始的转向矢量相乘，得到最终该条形特征向量的功率。将互谱矩阵和转向矢量的大维度矩阵设计成卷积网络，利用GPU并行加速运算，结果能够比传统的延迟求和算法的运算时间提高将近100倍，从而达到在工业应用中的实时成像需求。

本发明授权基于CUDA技术的延迟求和声成像并行加速方法在权利要求书中公布了：1.基于CUDA技术的延迟求和声成像并行加速方法，其特征在于，基于CUDA技术的延迟求和声成像并行加速网络包括频点筛选单元、卷积单元以及分组卷积单元； 所述频点筛选单元用于选择位于扫描频率范围内的最大值点，使计算过程不必引入没有值的点； 所述卷积单元用于将转向矢量特征图作为输入，将互谱矩阵与转向矢量的大维度矩阵进行卷积神经网络的卷积运算以产生卷积数据矩阵，以提高运算效率； 所述分组卷积单元用于进行卷积处理时，将整个输入特征沿着通道的方向划分为成N组分别进行卷积运算，以减少运算的参数，提高运算效率； 所述基于CUDA技术的延迟求和声成像并行加速方法包括以下步骤： 1假定转向矢量是具有空间排布的，将转向矢量整体视为特征图； 2将步骤1特征图中的每个条形向量作为卷积单元的输入与互谱矩阵依次进行矩阵运算且运算后通道数保持不变； 3将步骤2矩阵运算的结果与原始的转向矢量经过分组卷积单元进行矩阵的运算，得到最终该条形向量的功率； 将步骤2中得到的特征图与转向矢量依次卷积运算，最终获得整个41×41扫描平面上所有网格点的声功率，经过分组卷积单元卷积运算，实现麦克风多通道信号并行处理，最终得到整个扫描平面上所有网格点的声功率；通过卷积运算，实现麦克风多通道信号和各个频点并行处理，缩短计算时间，提高计算效率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学，其通讯地址为：361005 福建省厦门市思明区思明南路422号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。