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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于超图计算的YOLOv8多形态隐球菌检测与计数方法及其系统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：CN120279014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510757179.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于超图计算的YOLOv8多形态隐球菌检测与计数方法及其系统是由罗怡雯;陈艳慧;杨赞;刘建胜;陶洪康;李志兴;熊立松;柯星;熊君星设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超图计算的YOLOv8多形态隐球菌检测与计数方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于超图计算的YOLOv8多形态隐球菌检测与计数方法及其系统，方法使用一基于超图计算的YOLOv8模型进行多形态隐球菌检测与计数，包括：获取待检测与计数的隐球菌图像；CSPDarknet骨干网络对多形态隐球菌图像进行特征提取；基于超图计算的颈部网络对不同形态特征隐球菌进行自适应检测，并引入注意力机制来增强模型对目标的感知能力；头部网络生成密度估计图；自适应密度融合网络聚合粗粒度隐球菌密度信息；基于分布式监督的损失函数优化密度估计；输出检测及计数结果。本发明通过超图计算实现对不同形态特征隐球菌的自适应检测，并通过对密度图估计图的计数实现隐球菌自动化计数，针对隐球菌图像所呈现的形态差异显著与密集小目标特征计数准确率高。

本发明授权基于超图计算的YOLOv8多形态隐球菌检测与计数方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超图计算的YOLOv8多形态隐球菌检测与计数方法，其特征在于，使用一基于超图计算的YOLOv8模型进行多形态隐球菌检测与计数，针对多形态隐球菌图像的特点，在模型训练之前，通过离线数据增强来生成永久性扩增数据，并加入负样本数据集以形成总数据集，在模型训练过程中，通过在线数据增强来生成随机扩增数据；基于在线数据增强后的数据集，构建包含输入模块、CSPDarknet骨干网络、基于超图计算的颈部网络、头部网络、自适应密度融合网络和输出模块的YOLOv8模型，其中，所述基于超图计算的颈部网络由语义收集单元、超图计算单元、语义散射单元和注意力增强的自底向上单元四个单元构成；所述基于超图计算的YOLOv8多形态隐球菌检测与计数方法，包括： 在输入模块中，获取待检测与计数的隐球菌图像； 在CSPDarknet骨干网络中，对隐球菌图像进行特征提取，以获得针对隐球菌图像的多尺度特征图； 在基于超图计算的颈部网络中，对不同形态特征隐球菌进行自适应检测，并通过引入注意力机制来增强对多形态隐球菌的感知能力； 在头部网络中，利用每个头部的两个3×3的卷积块和一个1×1的卷积层来生成粗粒度密度图与第一分辨率级别的密度估计图； 在自适应密度融合网络中，在密度级别上以自适应融合方式逐步细化粗粒度密度图，将粗粒度隐球菌密度信息引入第一分辨率级别的密度估计图中； 采用多层级分布式监督策略，通过组合损失函数对自适应密度融合网络生成的各尺度密度图进行优化； 在输出模块中，输出隐球菌检测及计数结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。