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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于多专家协作机制的自适应深度学习条纹分析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：CN119152341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411166948.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于多专家协作机制的自适应深度学习条纹分析方法是由冯世杰;李鑫胜;陈钱;左超;陈文武;金子蘅设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多专家协作机制的自适应深度学习条纹分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多专家协作机制的自适应深度学习条纹分析方法，本发明通过融合数据域与网络结构层面设计以达到获取跨系统泛化性的目标。本发明采取自适应专家混合理念，通过对输入数据的分析决定网络的构成策略。而且与在不同网络之间直接切换的专家混合框架不同，通过在参数空间实时合成以构成具有高拓展性与灵活度的架构。一旦训练完成，它就能够自动适应不同的输入数据并且计算融合不同专家的最佳权重，实现不同成像条件下的自适应条纹图像分析。此外，本发明还在预训练阶段使用去噪自编码器方法减少资源消耗，在训练阶段引入数据增强与傅里叶损失方法以进一步增强性能。

本发明授权一种基于多专家协作机制的自适应深度学习条纹分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多专家协作机制的自适应深度学习条纹分析方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建具有不同条纹频率与对比度的条纹投影数据集； 步骤2：构建若干个专家神经网络，从步骤1构建的不同条纹频率与对比度的数据集中选择若干组可涵盖不同数据域需求的数据分别对每个专家神经网络进行预训练，具体步骤为： 对于每个专家神经网络，从步骤1构建的数据集中，取设定频率与对比度下的一系列条纹图，并对条纹图加入一定比例高斯噪声之后作为专家神经网络的输入，将未加入噪声的原条纹图作为标签，以此为数据集对特定专家神经网络进行预训练； 步骤3：构建用于控制专家神经网络合成的门网络，利用步骤1的条纹投影数据集对预训练好的专家神经网络与门网络协同进行训练，利用协同训练获得的参数，构建用于跨系统条纹分析的专家协作网络，并利用步骤1的条纹投影数据集对专家协作网络进行训练，具体方法为： 将数据集中的条纹图输入门网络，门网络输出自适应合成权重； 利用门网络输出的权重与预训练网络的参数融合后作为专家协作网络的参数，所述专家协作网络的结构与专家神经网络结构相同； 将数据集中的条纹图输入专家协作网络，获得对应的包裹相位分子分母，计算专家协作网络输出的包裹相位分子分母与标签的损失函数，并进行参数更新，完成训练过程； 步骤4：将实时获得的条纹图输入训练好的专家协作网络，获得包裹相位。

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