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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種基于神經網絡結構搜索的OCT內外指紋重建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120472508B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510970325.0，技術領域涉及：G06V40/12；該發明授權一種基于神經網絡結構搜索的OCT內外指紋重建方法是由孫昊浩;蘭思漢;張怡龍;陳朋;王海霞;梁榮華設計研發完成，并于2025-07-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡結構搜索的OCT內外指紋重建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于神經網絡結構搜索的OCT內外指紋重建方法，包括采集指紋OCT圖像數據集，并進行預處理。本基于神經網絡結構搜索的OCT內外指紋重建方法通過神經架構搜索網絡，且神經架構搜索網絡基于整個內外指紋提取網絡的訓練進行更新調整，當內外指紋提取網絡訓練好后得到確定好的神經架構搜索網絡，使得更加精確地提取角質層輪廓與活表皮連接層輪廓，從而重建出擁有更多紋理特征的內外指紋；通過輪廓回歸模塊，且輪廓回歸模塊融合了Transformer中經典的多頭注意力機制，利用輪廓的時序特點，使內外指紋提取網絡關注到不同區域的輪廓，捕獲輪廓的長距離依賴，輸出更精確的輪廓信息。

本發明授權一種基于神經網絡結構搜索的OCT內外指紋重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡結構搜索的OCT內外指紋重建方法，其特征在于：所述基于神經網絡結構搜索的OCT內外指紋重建方法包括： 采集指紋OCT圖像數據集，并進行預處理； 構建內外指紋提取網絡，且所述內外指紋提取網絡包括神經架構搜索網絡和輪廓回歸模塊； 采用預處理后的指紋OCT圖像數據集對內外指紋提取網絡進行訓練，其中每輪訓練之前，首先確定神經架構搜索網絡的結構，再對整個內外指紋提取網絡進行訓練，往復迭代，直到損失函數收斂，得到訓練好的內外指紋提取網絡，將確定好的神經架構搜索網絡的多項輸出均經過輪廓回歸模塊，輪廓回歸模塊的輸出進行融合得到內外指紋提取網絡的輸出； 獲取預處理后的待檢測指紋的多張OCT圖像，分別輸入至訓練好的內外指紋提取網絡，得到各自的角質層輪廓與活表皮連接層輪廓，并基于多個角質層與活表皮連接層輪廓進行計算得到待檢測的OCT圖像對應的內外指紋； 所述神經架構搜索網絡包括依次連接的第一普通采樣單元、第二普通采樣單元和第三普通采樣單元，以及依次連接的第四普通采樣單元和第五普通采樣單元，以及第六普通采樣單元，以及依次連接的第一上采樣單元、第二上采樣單元和第三上采樣單元，以及依次連接的第四上采樣單元和第五上采樣單元，以及第六上采樣單元，以及依次連接的第一下采樣單元、第二下采樣單元和第三下采樣單元，以及依次連接的第四下采樣單元和第五下采樣單元，以及第六下采樣單元； 其中，將第三普通采樣單元和第三上采樣單元的輸出特征進行加權求和得到第四特征，將第二上采樣單元、第六下采樣單元和第五普通采樣單元的輸出特征進行加權求和得到第七特征，將第一上采樣單元、第六普通采樣單元和第五下采樣單元的輸出特征進行加權求和得到第九特征； 在輪廓回歸模塊中，神經架構搜索網絡的輸入與該第四特征相加得到第二十三特征，第一下采樣單元的輸出特征與該第七特征相加得到第二十四特征，第二下采樣單元的輸出特征與該第九特征相加得到第二十五特征，神經架構搜索網絡的輸入、第一下采樣單元的輸出特征、第二下采樣單元的輸出特征、第二十三特征、第二十四特征和第二十五特征均依次經過第二卷積層和多頭注意力機制組進行處理。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江工業大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區潮王路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。