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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种利用机器学习统计低杂波天线起弧位置及时间的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：CN119273758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411357040.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种利用机器学习统计低杂波天线起弧位置及时间的方法是由王保国;周鹏飞;鄢容;朱大焕设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用机器学习统计低杂波天线起弧位置及时间的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种利用机器学习统计低杂波天线起弧位置及时间的方法，涉及磁约束聚变领域，在磁约束聚变装置运行时，通过可见相机对起弧产生的亮斑观测，实现对低杂波天线起弧状态的变化过程连续记录，将大量的不同电弧状态识别分类并建立对应的数据库，数据库作为输入在深度卷积神经网络分析程序中，统计学习分类不同起弧状态，对比人工识别与程序识别起弧状态的结果，校准的同时验证程序计算的精确性，基于程序识别的结果对不同的起弧状态进一步采用机器学习‑DBSCAN算法对分类后的图像归一化聚类处理，统计低杂波天线上不同起弧位置持续的时间。本发明能够实现对低杂波天线起弧状态的实时识别，同时统计其起弧位置及持续时间。

本发明授权一种利用机器学习统计低杂波天线起弧位置及时间的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用机器学习统计低杂波天线起弧位置及时间的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、在磁约束核聚变装置运行前，调节高速CCD可见相机与可见光路前端的内窥镜系统，根据实验条件设置高速CCD可见相机的曝光时间及采集帧率，实现对低杂波天线起弧现象的观测； 步骤2、在磁约束核聚变装置运行时，利用高速CCD可见相机全程记录低杂波天线起弧时产生亮斑状态的变化过程图像； 步骤3、结合磁约束核聚变装置运行参数的变化，利用变化过程图像，建立包括三种不同起弧状态的图像数据库；三种不同起弧状态为未起弧状态、单点起弧状态、多点起弧状态； 步骤4、将步骤3中建立的图像数据库作为深度卷积神经网络模型的输入端，训练深度卷积神经网络模型，结合深度卷积神经网络模型输出的图像，对比分析图像数据库中未记录的人工确定的起弧状态，精准识别不同的起弧状态，获得输出的结果； 步骤5、对步骤4中的输出的结果中的不同的起弧状态采用机器学习-DBSCAN算法统计每一炮放电过程中低杂波天线上所有起弧位置及该起弧位置上电弧持续的时间； 步骤6、在低杂波天线起弧时，将其中一次或两次放电过程采集到的图像作为机器学习-DBSCAN算法的输入，将输出的计算结果与人工统计结果对比，实现机器学习-DBSCAN算法对起弧位置及持续时间的精确统计； 步骤7、将深度卷积神经网络模型和机器学习-DBSCAN算法应用在磁约束聚变装置的放电过程中，结合磁约束聚变装置的运行期间的实验控制条件，实现对不同的起弧状态的精确识别后，进一步采用机器学习-DBSCAN算法实现起弧位置及持续时间的统计。

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