光子與智慧的對話：人工智能與光電子的深度融合

許雪梅，中南大學電子信息學院教授、博導，國家先進電子領域專家、學院教指委主任，主要從事人工智能、傳感器電子學、混沌加密算法與光電子學研究，主持或參與國家自然科學基金等項目，發表論文100余篇，獲省部級科技獎勵多項。 鄧曉衡，中南大學電子信息學院教授、博導、院長，湖南省“芙蓉學者”特聘教授，主要從事邊緣網絡與邊緣計算、物聯網、大數據分析和無線網絡研究，主持或參加科研項目30余項，發表論文150余篇，授權發明專利34項。 黃端，中南大學電子信息學院教授、博導，湖湘青年英才，主要從事光子芯片、MEMS芯片與集成電路設計制造研究，主持國家自然科學基金等國家級項目10余項，發表SCI論文100余篇，獲湖南省自然科學二等獎等獎勵。 丁一鵬，中南大學電子信息學院教授、博導、電子科學系副主任，湖湘青年英才，主要從事微波感知、雷達信號處理、機器學習和射頻電路設計研究，主持多項國家及省部級課題，發表論文90余篇，授權發明專利7項。 石金晶，中南大學電子信息學院教授、博士生導師、副院長，教育部高等學校教學指導委員會委員，主要從事量子計算、量子機器學習、量子密碼和網絡與信息安全研究，主持國家自然科學基金等項目，發表論文60余篇，出版專著和教材各1部。

目錄

第1章緒論

1.1邁向“智慧光子學”時代

1.1.1信息爆炸與光電子學的戰略地位

1.1.2“光+AI”共振： 從算法到材料的範式突變

1.2人工智能賦能光電子學的核心應用場景

1.2.1智能感知與計算機視覺

1.2.2自主系統與激光雷達目標識別

1.2.3超寬帶通信與量子安全鏈路

1.2.4分布式光學大算力

1.3多學科協同的機遇與挑戰

1.4本書結構與閱讀指引

參考文獻

第2章基於光電與雷達感知系統的人體目標狀態分析與識別技術

2.1基於連續波雷達的光電子AI智能感知基礎

2.1.1信號處理與AI算法驅動的融合識別方法

2.1.2發射信號特性與光電增強設計

2.2人體回波模型

2.3人體目標狀態分析與識別的基本流程

2.4雷達信號識別的技術方法

2.4.1基於傳統信號處理的方法

2.4.2基於機器學習的方法

2.4.3基於深度學習的方法

2.4.4基於圖像表示的方法

2.5雷達信號分析的應用

2.5.1人體目標姿態與跟蹤

2.5.2人體目標動作識別

2.5.3人體目標生命狀態識別

2.6案例研究： 雷達信號識別與分析的實際應用

2.6.1場景描述

2.6.2技術實施過程

2.6.3算法的實驗結果與評估

2.7光電雷達多模態特征融合的精準人體識別

2.7.1基於超表面級聯與自適應核函數的人體姿態邊緣檢測

2.7.2超表面級聯光電器件設計與制作

2.7.3自適應核函數算法及數學表達式

2.7.4損失函數及參數更新

2.7.5基於光電+多普勒雷達譜的人體姿態檢測原理

2.8本章小結

參考文獻

第3章光電子材料與人工智能輔助開發光電子材料的實例分析

3.1新型光電子材料概述

3.2二維材料： 光子的“魔毯”

3.2.1二維材料的主要特性

3.2.2二維材料的具體實例

3.2.3二維材料在全光通信中的應用實例分析

3.2.4二維材料的無限可能

3.3二維材料制備方法及AI驅動下的制備技術優化

3.3.1二維材料的主要制備方法

3.3.2結合AI技術優化材料制備

3.4利用人工智能對二維材料特性進行實例分析

3.4.1預測二維材料的帶隙： 方法論深化

3.4.2利用AI預測二維二硫化錳（MnS2）的帶隙： 問題設定與

註意事項

3.4.3人工智能算法預測並計算MnS2帶隙： 流程與實現建議

3.5本章小結

參考文獻

第4章高光譜成像器與光學編碼器

4.1基於單像素光電探測器的視頻率高光譜成像器

4.1.1光學和硬件系統

4.1.2基於CS的聯合空間光譜編碼

4.1.3稀疏感知的基本思想、稀疏矩陣構成原理

4.1.4高光譜的定義

4.1.5基於深度學習方法的高光譜視頻重建

4.1.6小結與擴展

4.2基於衍射網絡實現單像素計算機視覺光譜編碼

4.2.1寬帶衍射光學網絡設計原理

4.2.2基於衍射網絡的光譜編碼數學建模

4.2.3衍射網絡與解碼ANN的協同優化

4.2.4基於多波段衍射網絡端到端協同訓練網絡

4.2.5多尺度可重構光電混合網絡的端到端協同優化與

自適應深度解碼

4.3面向非相幹紅外輻射的寬帶大孔徑超表面邊緣編碼器

4.3.1超表面設計原理與方法

4.3.2超表面相位片制作

4.3.3逆向設計超表面優勢

4.3.4超表面仿真原理與代碼示例

4.3.5西門子星訓練方法

4.4本章小結

參考文獻

第5章圖像傳感器與人工智能

5.1圖像傳感器基本原理與前沿技術總覽

5.1.1圖像傳感器的制作原理

5.1.2圖像傳感器的前沿技術縱覽

5.1.3光電集成與光譜成像

5.1.4圖像傳感器的未來發展趨勢

5.2人工智能侵入式質子圖像傳感器

5.3模型網絡架構及訓練方法

5.3.1質子圖像傳感器的數學模型

5.3.2憶阻器的數學模型

5.3.3神經網絡架構

5.4圖像傳感器應用案例

5.4.1質子圖像傳感器在神經網絡中的應用

5.4.2基於全息光學原理和人工智能的圖像重構

5.4.3MoS2新型圖像傳感器

5.4.4MoS2等二維材料在電子和光學領域的巨大潛力

5.4.5新材料與器件

5.4.6二維材料的制備技術

5.4.7人工智能在圖像傳感器設計中的作用

5.4.8MoS2圖像傳感器的質量和處理速度提升方法

5.4.9MoS2新型圖像傳感器應用領域與前景展望

5.4.10mfRI腦電圖像補全

5.5先進CMOS圖像傳感器

5.5.1CMOS 圖像傳感器的演進與應用概述

5.5.2先進 CMOS 圖像傳感器的定義及其重要性

5.5.3CMOS 圖像傳感器的基本原理

5.5.4先進 CMOS 圖像傳感器的關鍵技術

5.5.5典型制造流程(10Mpx BSI Stacked CIS示例)

5.5.6面向場景的應用示例

5.6本章小結

參考文獻

第6章量子通信的智慧之光： 探索人工智能的量子世界

6.1量子通信簡介

6.1.1量子通信基本概念

6.1.2量子密鑰分發

6.1.3離散變量量子密鑰分發

6.1.4連續變量量子密鑰分發

6.1.5量子隱形傳態

6.2量子通信基礎

6.2.1量子比特

6.2.2量子糾纏

6.2.3量子測量

6.3人工智能在量子通信中的應用

6.3.1人工智能在通信領域的應用現狀

6.3.2人工智能在量子通信中的角色

6.4量子通信與人工智能的未來展望

6.4.1人工智能在量子通信中的應用前景

6.4.2量子通信與人工智能的深度融合

6.4.3多量子糾纏態量子相幹通信原理

6.5基於人工智能的量子通信優化

6.5.1大規模量子比特處理的模擬器設計

6.5.2人工智能與基於多量子糾纏態的量子相幹通信

6.6本章小結

參考文獻

第7章光電子學在計算機視覺領域中的應用

7.1引言

7.1.1光電子學與計算機視覺的協同演進

7.1.2跨光域智能： 全球創新力量如何重塑光電子計算機

視覺生態

7.1.3以光啟智： 我國光電子計算機視覺融合的加速度

7.1.4光子智能計算驅動的計算機視覺新紀元

7.2人工智能在光學成像和計算機視覺領域的應用

7.2.1AI增強的視覺處理數學模型

7.2.2深度學習算法

7.3基於改進YOLOv5的電容器表面缺陷檢測

7.3.1電容器表面缺陷檢測系統搭建

7.3.2基於MobileNetV3的骨幹優化

7.3.3基於GSConv的輕量化頸部重構

7.3.4損失函數的優化

7.3.5實驗結果及分析

7.3.6對本節方案的綜合性能評估

7.3.7可視化分析

7.3.8消融實驗

7.3.9常用工業缺陷數據集比較

7.3.10基於PyQt5的檢測系統的設計與實現

7.4本章小結

參考文獻

第8章智慧光纖： 人工智能引領的光通信新紀元

8.1光纖通信的基本原理與技術

8.1.1光纖結構

8.1.2信號傳輸

8.1.3光纖放大器

8.1.4光孤子與光纖放大器完美搭檔實現高速寬帶太赫茲光通信

8.1.5波分復用技術

8.1.6光纖通信系統的組成

8.2AI在光纖通信中應用

8.2.1AI在光纖通信網絡中的智能信號處理

8.2.2AI驅動下的自動化光纖通信網絡管理

8.3AI協助設計新型的光通信器件

8.3.1光通信發展趨勢、機遇與挑戰分析

8.3.2前沿新型光通信器件的類型

8.4本章小結

參考文獻