根据《温州市科技项目验收管理办法（修订）》（温市科管〔2019〕8号）规定，经项目申报、初审、专家验收等程序，拟确定“基于深度学习的压缩感知信号重建算法的研究”（项目编号：G2023064
）通过验收，现予以公示。现将有关事项通告如下：
1. 反映问题的方式和要求：在公示期内，任何单位和个人可通过来信、来电、来访的形式，反映公示对象存在的问题，以单位名义反映问题的应加盖公章，以个人名义反映问题的应当采用实名。反映问题要坚持实事求是，反对借机诽谤诬告。
2. 公示时间：2024年07月05日至2024年07月10日，共5个工作日。
3. 公示联系方式：温州市科学技术局高新处，0577-88962071；温州市科技局机关纪委，0577-88962055。
附：温州市科技项目验收内容
温州市科学技术局
2024年07月05日
附
温州市科技项目验收内容
项目（成果）名称
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基于深度学习的压缩感知信号重建算法的研究
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项目编号
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G2023064
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负责人
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连博博
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验收方式
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网络验收
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验收结果
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通过
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主持验收
单位
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温州市科学技术局高新处
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验收时间
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2024-07-05
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完成单位
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浙江安防职业技术学院
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项目组成
员
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林忠晨,路晓坚,傅贤君,曹钱宇,匡泰 |
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验
收
意
见
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2024年06月25日，温州市科技局对浙江安防职业技术学院承担的温州市科技计划项目“基于深度学习的压缩感知信号重建算法的研究”（项目编号：G2023064）进行验收，验收专家组审阅了相关资料，形成以下意见：
1、该项目提供资料齐全、规范，符合验收要求。
2、本课题《基于深度学习的压缩感知信号重建算法的研究》通过将压缩感知技术和深度学习技术相结合，设计并实现了多种测量矩阵的设计以及信号重建算法，在保持高精度重建的同时，显著降低了计算复杂度和数据存储需求。主要贡献如下：(1).通过模拟大气/水体的点扩散函数(PSF)，构建了一个自编码器网络以抑制PSF对重构结果的影响。(2).设计了两种性质良好的测量矩阵，分别是Hadamard测量矩阵和随机测量矩阵。 (3).构造一个稳定的、计算复杂度低的重构网络来精确地恢复原始信号。
3、研究结果表明，我们的方法在多个实际应用场景中都表现出了优越的性能和稳定性，解决了传统压缩感知算法在处理复杂信号时的不足。推动基于深度学习的压缩感知算法在医学成像、CT 断层扫描、车载成像等领域的应用，解决实际成像应用中在数据处理、数学模型、计算方法上的多个关键核心瓶颈问题，大力推动压缩感知在实际产品中的应用性。
4、该项目已申请软件著作权1件和发明专利申请1件。
验收专家组认为该项目已基本完成合同书规定的主要研究内容和研究指标，验收通过。
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