基于BN-CNN的高速可见光定位图像处理方法、系统及介质（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于BN‑CNN的高速可见光定位图像处理方法、系统及介质，方法为：获取信号发射端LED灯的唯一标识符并编码为交叉二五码，通过调制器使用开关键控对LED灯进行调制，驱动LED灯发出不同频率的光信号；使用CMOS图像传感器在信号接收端捕获光信号图像，并划分为训练集和测试集；将条纹图像训练集导入设计好的批规范化卷积神经网络进行训练，使用连续梯度下降法优化损失，获得条纹图像分类模型；将条纹图像测试集导入条纹图像分类模型进行识别，判断条纹图像所属类别及类别对应LED灯的唯一标识符，确定信号接收端的位置。本发明通过批规范化卷积神经网络来进行深度学习，提高了高速运动下捕捉到的模糊图像的识别速度和准确率，具有良好的鲁棒性。

《基于BN-CNN的高速可见光定位图像处理方法、系统及介质（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022106548743，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为方俊彬;李丹婕;林嘉俊;魏展航;江灿健;陈姝豫;蒋琳，申请日期为2022-06-10，公开（公告）日期为2024-09-13，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/73 (2017.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于BN‑CNN的高速可见光定位图像处理方法、系统及介质，方法为：获取信号发射端LED灯的唯一标识符并编码为交叉二五码，通过调制器使用开关键控对LED灯进行调制，驱动LED灯发出不同频率的光信号；使用CMOS图像传感器在信号接收端捕获光信号图像，并划分为训练集和测试集；将条纹图像训练集导入设计好的批规范化卷积神经网络进行训练，使用连续梯度下降法优化损失，获得条纹图像分类模型；将条纹图像测试集导入条纹图像分类模型进行识别，判断条纹图像所属类别及类别对应LED灯的唯一标识符，确定信号接收端的位置。本发明通过批规范化卷积神经网络来进行深度学习，提高了高速运动下捕捉到的模糊图像的识别速度和准确率，具有良好的鲁棒性。

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