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龙图腾网恭喜安徽农业大学申请的专利基于多任务深度学习与自适应背景去除的蓝藻检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119904733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510387246.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于多任务深度学习与自适应背景去除的蓝藻检测方法是由陈瑞东;汤婕;王永梅;邓大鹏;赵鑫;范志祥设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务深度学习与自适应背景去除的蓝藻检测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于蓝藻检测领域，具体提供了基于多任务深度学习与自适应背景去除的蓝藻检测方法，在检测方法中，构建MAGAN模型通过图卷积网络提取局部特征，利用自注意力机制增强全局上下文感知，最后通过背景去除模块优化前景与背景的区分，从而实现自适应背景去除任务；然后，采用多任务深度学习框架；通过在同一个模型中同时学习多个任务的目标，使得模型能够从多个任务中共享知识；使蓝藻检测任务与背景去除任务共享部分特征并协同优化，实现背景去除，为蓝藻识别提供支持，蓝藻识别为背景去除提供参考信息，增强了任务间的协同效应，模型能够更精准地区分蓝藻与其他水体物质，减少误检和漏检。

本发明授权基于多任务深度学习与自适应背景去除的蓝藻检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多任务深度学习与自适应背景去除的蓝藻检测方法，其特征在于，该蓝藻检测方法包括以下步骤： 构建检测模型，检测模型包括多模态自适应图注意力网络MAGAN和多任务深度学习框架； 在多模态自适应图注意力网络MAGAN中，通过图卷积网络GCN提取图像的局部特征，结合图注意力机制，自适应调整增强图像中各个区域的关注程度，得到背景去除后输出的特征；其中，使用图注意力机制对图像特征进行自适应加权，计算节点间的注意力权重以动态调整图像中每个区域的关注程度；注意力权重会对节点的特征进行加权求和，得到更新后的节点特征；每个节点的特征在图卷积操作中通过与邻域节点的特征进行加权求和进行更新；通过计算前景和背景之间的对比损失强化区域间的差异，去除背景得到输出的特征； 在所述通过计算前景和背景之间的对比损失强化区域间的差异，去除背景得到输出的特征的步骤中，在经过图卷积和自注意力机制处理后，得到的节点特征包含前景信息和背景信息，引入一个背景去除模块，将提取到的特征进行差异化处理，背景去除模块通过对比损失Lcontrastive来区分蓝藻与背景之间的差异性；输出层进行前景和背景的分离，使用全连接层将图像的每个像素或区域特征映射到背景与前景的类别标签； 对背景去除后输出的特征通过共享卷积层提取通用特征，生成特征图； 在多任务深度学习框架中，利用卷积层和全连接层对蓝藻进行分类或分割，生成检测结果，判断图像中是否包含蓝藻，并定位蓝藻区域；以及通过卷积层和全连接层重建图像背景，生成去除背景后的图像； 设计多任务损失函数，结合蓝藻检测损失和背景去除任务损失，通过加权组合进行联合优化； 训练并优化模型参数，将水面图像作为模型的输入，输出水面图像中蓝藻的检测结果。

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