简介： 本发明提供了一种适用于低中放固废桶的超分辨率三维图像快速反演方法及系统，包括：步骤S1：模拟生成密度分布不均匀的废物桶；步骤S2：对每个废物桶进行γ扫描获得计数率，并结合迭代算法获得废物桶的三维密度图像；步骤S3：利用废物桶的三维密度图像训练预设卷积神经网络CNN，得到训练后的预设卷积神经网络CNN；步骤S4：利用训练后的预设卷积神经网络CNN得到超分辨率图像。本发明的目的就是利用CNN对迭代图像特征提取并识别，实现提高测量精度；利用更少的测量次数达到更高的图像分辨率，实现减少测量时间，从而实现TGS技术的实际应用。