科学家示意波多野结衣qvod，结构光通过将先进的图像惩处与机器学习相协调来增强信息传输，在鼎新施行中终了高数据容量和准确性。

结构光通过整合空间维度和多个解放度，具有极地面加多信息容量的后劲。最近，结构光形态与图像惩处和东谈主工智能的交融，在通讯和检测等界限显涌现庞大的发展后劲。

结构光场最显贵的特征之一是其振幅信息的二维和三维漫衍。这一特点不错与锻真金不怕火的图像惩处时候灵验交融，也不错借助当今正在激动潜入变革的机器学习时候终了跨媒体信息传输。基于联系访佛态的复杂结构光场，不错佩戴丰富的空间振幅信息。通过进一门径和空间非线性调遣，不错终了信息容量的显贵加多。

来自北京理工大学的张子龙和来自南洋理工大学的沈义杰荒谬团队成员，提倡了一种基于复模联系访佛态荒谬空间非线性调遣的增强信息容量的新重要。他们通过交融机器视觉和深度学习时候，终明晰低误码率的大角度点对多点信息传输。

在该模子中，欺诈高斯光束通过空间光调制器终了结构光的空间非线性调遣。卷积神经积聚（CNN）用于识别光束的强度漫衍。通过对基本访佛形态和SNC形态的相比发现，跟着基本访佛形态构成特征模阶数的加多，HG访佛形态的编码智商彰着优于LG形态，且空间结构非线性调遣后的形态编码智商不错取得显贵升迁。

编码息争码性能的考据

为了考据基于上述模子的编码息争码性能，现代激情校园春色传输了一幅50×50像素的彩色图像。图像的RGB维度被鉴识为5个色度级别，所有包含125种色度信息，每种色度信息由125个HG联系访佛态编码。此外，通过DMD空间光调制器将大气湍流引起的不同进度的相位抖动加载到这125个形态上，并用深度学习时候进行覆按以造成数据集。

亚州色图

进一步使用非线性调遣，终明晰对更高容量解码搁置的分析，其中遴荐了530个SNC形态，通过卷积神经积聚对这些形态的沾污矩阵进行施行测量，如上图所示。施行搁置标明，由于结构特征愈加彰着，SNC形态仍然不错确保类似的低误码率，同期显贵升迁数据容量波多野结衣qvod，数据识别准确率高达99.5%。此外，该施行还考据了机器视觉在漫反射条目下的形态识别智商，终明晰多个接收录像头同期进行高精度解码，不雅测角度可达70°。