买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉同济大学申请的专利双任务深度学习模型、超声回波信号识别定位方法及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：CN121390151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511531291.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权双任务深度学习模型、超声回波信号识别定位方法及系统是由刘杰;聂晓航;刘嘉成;唐一超设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本双任务深度学习模型、超声回波信号识别定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于超声信号处理技术领域，具体涉及一种双任务深度学习模型、超声回波信号识别定位方法及系统，其中超声回波信号识别定位方法包括获取一维时序信号，将一维时序信号输入已训练好的双任务深度学习模型中，得到回波检测结果以及位置预测结果。本发明通过构建创新的双任务深度学习模型架构，将“回波有无的分类”和“回波位置的定位”两个任务耦合在一个统一的端到端模型中进行联合优化，共享的特征提取主干使得模型能够学习到对两个任务都通用的强大特征表示，任务间的相关性信息得以利用，相互促进，协同提升性能，提高效率，从而比单独处理两个任务获得更高的综合性能。

本发明授权双任务深度学习模型、超声回波信号识别定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超声回波信号识别定位方法，其特征在于，所述超声回波信号识别定位方法包括： 获取一维时序信号，将所述一维时序信号输入已训练好的双任务深度学习模型中，得到回波检测结果以及位置预测结果； 所述双任务深度学习模型包括： 数据预处理模块，所述数据预处理模块用于对获取的一维时序信号进行标准化处理，得到预处理后的一维时序信号； 若干并行的金字塔模块，所述金字塔模块包括若干门控卷积单元、分支特征拼接单元和分支特征融合单元；所述门控卷积单元用于处理预处理后的一维时序信号，得到若干分支特征；所述分支特征拼接单元用于对若干所述分支特征沿通道维度进行拼接，得到拼接后的特征；所述分支特征融合单元用于对拼接后的特征进行融合，得到多尺度特征； 共享特征拼接模块，所述共享特征拼接模块用于对若干所述金字塔模块得到的多尺度特征沿通道维度进行拼接，得到拼接后的共享特征； 共享特征融合模块，所述共享特征融合模块用于对拼接后的共享特征进行融合，得到融合后的共享特征； 回波检测头模块，所述回波检测头模块用于对输入的融合后的共享特征判断是否存在回波； 位置预测头模块，所述位置预测头模块用于对输入的融合后的共享特征进行回波幅值最大处位置的预测； 至少一个所述门控卷积单元采用与其他所述门控卷积单元不同的空洞率和或卷积核尺寸； 所述门控卷积单元接收一维时序信号，其中为输入通道数，为序列长度； 对于输入特征图，所述门控卷积单元的操作表示为： 其中，表示一维卷积操作，分别表示两个独立的一维卷积的卷积核，表示偏置项，表示其中一个一维卷积操作得到的特征变换输出，表示其中另一个一维卷积操作得到的门控信号；表示Sigmoid激活函数；表示逐元素相乘；表示批量归一化操作；表示激活函数； 所述门控卷积单元的两个所述一维卷积采用相同的空洞率和卷积核尺寸。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号同济大学；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。