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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种电流体打印模式分类模型的构建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：CN119169346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411174593.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种电流体打印模式分类模型的构建方法是由尹周平;陈建魁;潘菲;胡超设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电流体打印模式分类模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于电流体打印领域，具体涉及一种电流体打印模式分类模型的构建方法，包括：每个训练样本包括包含f帧图像的电流体泰勒锥及射流段视频及其对应的电流体打印模式；神经网络框架：图像特征提取模块用于初步提取图像特征；相邻帧运动特征计算模块用于计算相邻帧之间的特征级运动信息，时间流特征提取单元与图像特征提取模块相连用于进一步提取运动特征，空间流特征提取单元与相邻帧运动特征计算模块相连用于进一步提取图像特征，分类模块分别与时间流特征提取单元与空间流特征提取单元连接以分类。本发明以视频数据作为输入并结合时空双流注意力机制，有效弥补了基于图像的分类模型的识别精度不足的问题。

本发明授权一种电流体打印模式分类模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种电流体打印模式分类模型的构建方法，其特征在于，包括： 构建训练样本集，每个训练样本包括包含f帧图像的电流体泰勒锥及射流段视频及其对应的电流体打印模式； 搭建神经网络框架，包括：图像特征提取模块，相邻帧运动特征计算模块，时空流特征提取模块，以及分类模块；其中，所述图像特征提取模块用于对每个输入视频中的各帧图像进行初始图像特征提取；所述相邻帧运动特征计算模块用于对每个输入视频中各相邻帧图像所对应的初始图像特征相减，得到该输入视频的各帧间图像特征差分信息；所述时空流特征提取模块包括时间流特征提取单元与空间流特征提取单元，时间流特征提取单元用于基于每个输入视频的f个初始图像特征对应输出f个时间流特征向量；空间流特征提取单元用于基于每个输入视频的f-1个帧间图像特征差分信息对应输出f-1个空间流特征向量；所述分类模块用于根据f个时间流特征向量与f-1个空间流特征向量的拼接向量输出打印模式分类结果； 采用训练样本集训练神经网络框架，得到电流体打印模式分类模型； 所述分类模块包括多层编码器单元和多层感知机输出单元； 其中，所述多层编码器单元的输入为由所述拼接向量和一个预设的用于记录样本类别的类别标签所拼接而成的2f个向量，输出为一个类别标签，该类别标签为输入的类别标签经训练后的结果；所述多层感知机输出单元用于基于所述多层编码器单元所输出的类别标签输出分类结果Loutput，Loutput为一个由各分类概率构成的向量； 所述训练样本集中的电流体打印模式标签包括D类、P类、CJ类、TJ-S类、TJ-UnS类和MJ类，其中，未形成三角形泰勒锥，液滴逐颗滴落，记为D类；初步形成泰勒锥及射流段且其形状周期性变化，液滴按固定频率滴落，记为P类；形成稳定、对称泰勒锥及射流段，泰勒锥形状稳定且腰部呈内凹状，射流段长度不变化，记为CJ类；形成稳定、不对称泰勒锥，射流段倾斜且角度长度不改变，记为TJ-S类；形成不稳定、不对称泰勒锥，射流段倾斜且角度长度有波动，记为TJ-UnS类；形成不规则形状泰勒锥及多段射流，记为MJ类。

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