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江苏省血吸虫病防治研究所俞心愉获国家专利权

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龙图腾网获悉江苏省血吸虫病防治研究所申请的专利一种基于轻量化神经网络模型的疟原虫实时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:CN119919936B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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:202510387835.5,技术领域涉及:G06V20/69;该发明授权一种基于轻量化神经网络模型的疟原虫实时检测方法是由俞心愉;乔善磊;卢一杰;章未;张何;严星潼;吕吉;仲芸芸;夏天宇设计研发完成,并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于轻量化神经网络模型的疟原虫实时检测方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于轻量化神经网络模型的疟原虫实时检测方法,包括:获取血涂片图像数据集并进行预处理;基于深度学习算法建立轻量化的疟原虫检测模型;将预处理后的血涂片图像数据集输入疟原虫检测模型中进行迭代训练;利用训练好的疟原虫检测模型对待检测的血涂片图像进行疟原虫检测;本发明基于深度学习算法构建轻量化的检测模型,不仅实现了高精度的疟原虫检测,还有效提高了检测的实时性;同时,本发明轻量化的模型设计能够适配低资源环境,使模型能够在低功耗设备上高效运行,满足了偏远地区和低资源地区的疟疾自动化实时检测需求;另外,本发明能够精准识别疟原虫的多种形态和生命周期阶段,提高了检测的全面性。

本发明授权一种基于轻量化神经网络模型的疟原虫实时检测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于轻量化神经网络模型的疟原虫实时检测方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:获取血涂片图像数据集并进行预处理; 所述血涂片图像数据集包括若干张带有疟原虫的血涂片图像; S2:基于深度学习算法建立轻量化的疟原虫检测模型; 所述疟原虫检测模型包括依次连接的主干网络、颈部网络和检测头网络; 所述主干网络中设置有动态瓶颈模块和稀疏注意力模块,主干网络用于对血涂片图像进行自适应轻量级特征提取; 所述颈部网络中设置有动态瓶颈模块、稀疏注意力模块和高效双向特征金字塔模块,颈部网络用于实现特征融合; 所述检测头网络中设置有无锚框检测头,检测头网络用于根据融合后的特征输出疟原虫检测结果; 所述动态瓶颈模块包括依次连接的:2D卷积层、批量归一化层、ReLU激活层和动态通道剪枝层;所述2D卷积层的输入还与动态通道剪枝层的输出构成残差连接; 所述动态通道剪枝层用于计算每个通道的重要性分数并动态决定是否保留,表示为: 其中,为通道c的重要性分数;是像素点(i,j)在通道c输出的特征值,H和W分别为整个特征图的高度和宽度; 保留大于预设剪枝阈值λ的通道,并删除小于等于预设剪枝阈值λ的通道; S3:将预处理后的血涂片图像数据集输入疟原虫检测模型中进行迭代训练,获取训练好的疟原虫检测模型; S4:获取待检测的血涂片图像并输入所述训练好的疟原虫检测模型中进行检测,获取对应的疟原虫检测结果。

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江苏省血吸虫病防治研究所,其通讯地址为:214064 江苏省无锡市滨湖区梅园杨巷117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”。

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