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龙图腾网获悉南京医科大学申请的专利基于U2-Net和Resnet50的菌落图像自动计数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：CN116503853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310262656.X，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于U2-Net和Resnet50的菌落图像自动计数方法是由乔善磊;曹立波;仲国维;陈阳;王俞响;周钰佳设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于U2-Net和Resnet50的菌落图像自动计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U2‑Net和Resnet50的菌落图像自动计数方法，其识别和计数的步骤为：1培养皿边缘分割，即使用U2net模型提取培养皿边缘，将提取的边缘和原图重合分离出培养皿中心培养基所在区域，作为ROI进行下一步处理；2菌落单元分割，即使用U2net模型对ROI区域进行菌落提取，菌落为前景，培养基区域为后景，将U2net的输出阈值分割得到菌落的mask，再经连通区域查找，每个连通区域作为一个菌落单元，进行旋转，统一规格后输入后续的步骤；3菌落单元计数，即对菌落单元使用ResNet50进行特征提取，根据提取的特征，输出菌落单元中包含的菌落数量。本发明不需要调节超参数即可有较高泛用性，即对于操作使用人员的依赖度更低，整个过程几乎不需要人工干预。

本发明授权基于U2-Net和Resnet50的菌落图像自动计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U2-Net和Resnet50的菌落图像自动计数方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤一、图像获取，利用成像系统拍摄培养皿的实时图像； 步骤二、图像前处理，将拍摄得到的培养皿数据图，通过模糊去噪音、微分变换、阈值分割步骤，重新调整图像的吸光度； 步骤三、菌落识别和计数，该步骤过程为： 第一步，培养皿边缘分割，即使用U2net模型提取培养皿边缘，将提取的边缘和原图重合分离出培养皿中心培养基所在区域，作为ROI进行下一步处理； 第二步，菌落单元分割，即使用U2net模型对ROI区域进行菌落提取，菌落为前景，培养基区域为后景，将U2net的输出阈值分割得到菌落的mask，再经连通区域查找，每个连通区域作为一个菌落单元，进行旋转，统一规格成128*128*3图片输入后续的步骤； 第三步，菌落单元计数，即对于第二步的菌落单元，使用ResNet50进行特征提取，根据提取的特征，输出菌落单元中包含的菌落数量； 所述步骤三的第二步中，经U2net提取得到的菌落mask先经阈值分割得到值为0或255的灰度图，此灰度图再经连通区域查找得到多个连通区域，每一个连通区域都被定义一个菌落单元，菌落单元经旋转后作为菌落计数网络的输入； 所述步骤三的第三步中，所有的菌落单元图按菌落数量标注为0至9，其中标注为1表示有1个菌落，但标注9表示9个及以上菌落；经过上一步U2net分割后菌落单元图像，通过拟合椭圆的方式，找到旋转的中心点O和旋转角度θ；将图片以O为中心点，旋转角度θ；采用CNN网络对黏连菌落进行计数，即使用CNN进行特征提取，然后根据特征进行计数操作；训练一个resnet网络用于计算每个菌落单元中的菌落数，每个类别都单独划分训练验证集，优化器使用Adam，损失函数使用带权重的二分类交叉熵。

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