科学家暗示色姐姐激情网，结构光通过将先进的图像处罚与机器学习汇注拢来增强信息传输，在立异施行中杀青高数据容量和准确性。

结构光通过整合空间维度和多个开脱度，具有极地面增多信息容量的后劲。最近，结构光形状与图像处罚和东说念主工智能的会通，在通讯和检测等鸿沟露馅出强大的发展后劲。

结构光场最权贵的特征之一是其振幅信息的二维和三维散播。这一特质不错与熟悉的图像处罚工夫灵验会通，也不错借助当今正在激动深化变革的机器学习工夫杀青跨媒体信息传输。基于关系类似态的复杂结构光场，不错佩带丰富的空间振幅信息。通过进一步聚拢空间非线性调治，不错杀青信息容量的权贵增多。

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偏激团队成员，提议了一种基于复模关系类似态偏激空间非线性调治的增强信息容量的新法式。他们通过会通机器视觉和深度学习工夫，杀青了低误码率的大角度点对多点信息传输。

在该模子中，诈欺高斯光束通过空间光调制器杀青结构光的空间非线性调治。卷积神经收集（CNN）用于识别光束的强度散播。通过对基本类似形状和SNC形状的比拟发现，跟着基本类似形状构成特征模阶数的增多，HG类似形状的编码能力彰着优于LG形状，且空间结构非线性调治后的形状编码能力不错取得权贵缓助。

编码妥协码性能的考据

为了考据基于上述模子的编码妥协码性能，传输了一幅50×50像素的彩色图像。图像的RGB维度被差别为5个色度级别，国产三级片统统包含125种色度信息，每种色度信息由125个HG关系类似态编码。此外，通过DMD空间光调制器将大气湍流引起的不同过程的相位抖动加载到这125个形状上，并用深度学习工夫进行检会以变成数据集。

进一步使用非线性调治，杀青了对更高容量解码恶果的分析，其中采取了530个SNC形状，通过卷积神经收集对这些形状的浑浊矩阵进行施行测量色姐姐激情网，如上图所示。施行遏抑标明，由于结构特征愈加彰着，SNC形状仍然不错确保类似的低误码率，同期权贵缓助数据容量，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状识别能力，杀青了多个禁受录像头同期进行高精度解码，不雅测角度可达70°。