[发明专利]基于深度学习加速计算的大视场全息投影方法及系统在审
| 申请号： | 202111171388.8 | 申请日： | 2021-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN114002931A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 苏萍;蔡超;汪郡容;马建设 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 主分类号： | G03H1/22 | 分类号： | G03H1/22;G03H1/08;G03H1/00;H04N13/363;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 江耀纯 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习加速计算的大视场全息投影方法及系统，包括如下步骤：S1、通过盖师贝格‑撒克斯通算法、角谱法计算无透镜投影系统中生成的全息图，制作U形神经网络训练的数据集；S2、构建基于U形神经网络的卷积神经网络结构；S3、将所述数据集输入所述U形神经网络进行训练并保存训练得到的U形神经网络模型。本发明可解决传统迭代算法收敛速度慢等问题，提高神经网络成像的质量，计算的全息图具有良好的性能，实现动态实时投影，并且具有一定的泛用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 加速 计算 视场 全息 投影 方法 系统 | ||
【主权项】：
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