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龍圖騰網恭喜中國海洋大學申請的專利細粒度浮游植物顯微圖像增強分類方法及其模型搭建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119360376B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411908235.0，技術領域涉及：G06V20/69；該發明授權細粒度浮游植物顯微圖像增強分類方法及其模型搭建方法是由付民;李佳烜;陳海明;鄧傳燕;楊世民;鄭冰設計研發完成，并于2024-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本細粒度浮游植物顯微圖像增強分類方法及其模型搭建方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種細粒度浮游植物顯微圖像增強分類方法及其模型搭建方法，屬于水下圖像增強分類技術領域，該方法包括以下步驟：首先從多個海域采集浮游植物樣本，并通過顯微成像技術獲取圖像數據；對圖像進行篩選、預處理及數據增強，構建高質量的訓練集和測試集；開發了一種雙分支深度學習模型HySwinFormer，包含基于分層視覺Transformer的多尺度上下文捕獲分支和采用并行卷積核設計的局部細節增強分支，通過設計的加權融合策略實現特征的聯合表達；接著對模型進行訓練與優化，獲得最終模型。實驗結果表明，HySwinFormer模型在多個數據集上的分類性能優于現有主流深度學習模型，分類效果得到顯著提升。

本發明授權細粒度浮游植物顯微圖像增強分類方法及其模型搭建方法在權利要求書中公布了：1.一種細粒度浮游植物顯微圖像增強分類模型搭建方法，其特征在于，包括以下過程：步驟1，從多片具有代表性的海域獲取浮游植物樣本，并通過顯微成像技術獲得原始顯微圖像數據集；步驟2，對獲取的原始顯微圖像數據集進行預處理，構建訓練集和測試集；步驟3，在深度學習框架下搭建一種端到端的細粒度圖像增強分類模型HySwinFormer，該模型采用雙分支架構，包括多尺度上下文捕獲分支和局部細節增強分支；其中，多尺度上下文捕獲分支基于分層視覺Transformer架構，共包括四個特征提取階段，每個階段通過對輸入圖像進行塊劃分、塊合并以及多頭自注意力模塊處理，獲取多尺度的全局特征表示；在第三階段中設置跨塊殘差融合模塊，在該階段經過預定數量的分層視覺Transformer模塊后，對主路徑特征與殘差路徑特征進行融合；局部細節增強分支由四個連續階段構成，每個階段包含一個雙路徑卷積模塊，通過多方向卷積核對輸入特征執行精細化處理，從而對局部特征的表達進行增強；最終，這兩個分支在各對應階段對全局特征與局部特征通過加權融合策略進行合并，用于生成適合后續分類任務的特征表示；步驟4，使用訓練集和測試集對搭建的細粒度圖像增強分類模型HySwinFormer進行訓練并測試，選取性能最佳的模型作為最終模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國海洋大學，其通訊地址為：266100 山東省青島市嶗山區松嶺路238號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。