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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于傅里叶单像素成像系统的重构检测框架系统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：CN119338696B 。

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：202411257175.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于傅里叶单像素成像系统的重构检测框架系统是由杨旭;陈浩臻;张涵翠;吴龙;徐璐设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于傅里叶单像素成像系统的重构检测框架系统在说明书摘要公布了：本发明公开的是一种基于傅里叶单像素成像系统的重构检测框架系统，通过重建网络从欠采样图像中提取特征，获得傅里叶单像素成像重建结果；重建网络能够在保证优异重建性能的同时降低了模型复杂度；将傅里叶单像素成像重建结果送入目标检测模块进行目标检测，选择目标检测网络作为检测模块的基准模型，将目标检测网络中的快速空间金字塔池化模块优化成混合快速空间金字塔池化模块，并在目标检测模块引入可变形卷积网络；联合训练策略模块利用检测损失，通过反向传播指导傅里叶单像素图像重建网络的训练，强制重建网络生成更适合检测的图像，提升目标检测的最终性能，具有可以增强欠采样图像的质量，提高目标检测性能等技术特点。

本发明授权一种基于傅里叶单像素成像系统的重构检测框架系统在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶单像素成像系统的重构检测框架系统，其特征在于：包括通信连接的图像重建模块、目标检测模块和联合训练策略模块； 图像重建模块包括空间自适应的重建网络，通过重建网络从欠采样图像中提取特征用于傅里叶单像素成像FSPI重建，获得傅里叶单像素成像重建结果；图像重建模块包括空间特征注意力模块和自适应特征聚合模块，重建网络能够在保证优异重建性能的同时，显著降低了模型复杂度，从而降低了重构检测框架中强加的额外计算负担； 将傅里叶单像素成像重建结果送入目标检测模块进行目标检测，在目标检测模块中，选择目标检测网络YOLOv5作为目标检测模块的基准模型，将目标检测网络YOLOv5中的快速空间金字塔池化模块优化成混合快速空间金字塔池化模块，以实现增强了对全局信息的提取克服低采样时信息损失较多的问题；并在目标检测模块引入可变形卷积网络以实现有效缓解固定卷积层无法充分捕捉形状不规则物体的问题； 联合训练策略模块利用检测损失，通过反向传播指导傅里叶单像素成像系统的重构检测框架系统的训练，强制重建网络生成更适合检测的图像，以进一步提升低采样率下目标检测的最终性能。

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浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街928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”。

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