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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种基于注意力机制与卷积神经网络的花粉图像分类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：CN115690497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211325713.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于注意力机制与卷积神经网络的花粉图像分类方法是由石宝;高勒;杨德志;刘志强;赵叶;赵悦;郭星;宋小炎设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制与卷积神经网络的花粉图像分类方法在说明书摘要公布了：一种基于注意力机制与卷积神经网络的花粉图像分类方法，包括：构建花粉图像数据集；构建花粉图像分类模型，所述花粉图像分类模型以DenseNet为基础网络结构，其包括四个相同结构的DenseBlock和三个相同结构的TransitionLayer，并在第三个DenseBlock和第三个TransitionLayer之间加入了注意力模块；利用所述花粉图像数据集训练所述花粉图像分类模型；利用训练完成的花粉图像分类模型对新的花粉图像进行分类。本发明采用DenseNet作为基础网络结构，通过注意力模块学习特征之间的相互关系，可提高分类准确度。

本发明授权一种基于注意力机制与卷积神经网络的花粉图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制与卷积神经网络的花粉图像分类方法，其特征在于，包括： 步骤1，构建花粉图像数据集； 步骤2，构建花粉图像分类模型，所述花粉图像分类模型以DenseNet为基础网络结构，其包括四个相同结构的DenseBlock和三个相同结构的TransitionLayer，并在第三个DenseBlock和第三个TransitionLayer之间加入了注意力模块；所述注意力模块由位置注意力模块和通道注意力模块组成； 所述位置注意力模块，使用双路注意力机制捕获特征向量中两个位置之间的空间相关性；对于某个位置的特征，通过在原特征基础上加入注意力权重并与原特征相加进行更新，其中注意力权重由对应的两个位置之间的特征相似性决定； 所述通道注意力模块，使用双路注意力机制捕获任意两个通道间的通道依赖关系，并使用所有通道的加权和更新每个通道； 最后，将注意力模块和通道注意力模块的输出进行相加融合； 所述位置注意力模块分两路计算注意力，将输入特征向量分别输入到两路：第一路中，首先对输入特征向量做卷积运算，得到三个相同大小的特征向量，对其中的两个特征向量使用矩阵相乘计算得到注意力矩阵，然后使用注意力矩阵和第三个特征向量作相乘求和运算得到该路的最终输出特征向量；第二路中，首先对输入特征向量做余弦相似度计算，得到相似度注意力矩阵，使用相似度注意力矩阵与输入特征向量作相乘求和运算，得到该路的最终输出特征向量；将两路计算所得的最终输出特征向量以及初始的输入特征向量做逐元素相加得到位置注意力模块的最终输出结果； 所述通道注意力模块分两路计算注意力，将输入特征向量分别输入到两路：第一路中，首先对输入特征向量做矩阵相乘运算得到注意力矩阵，然后使用注意力矩阵和输入特征向量作相乘求和得到该路的最终输出特征向量；第二路中，首先将输入特征向量平分为两份，第一份使用最大池化，第二份使用平均池化，将两处池化的结果做余弦相似度计算，得到相似度注意力矩阵，使用相似度注意力矩阵与平分之后的输入特征向量分别作矩阵相乘，最后将计算结果拼接在一起得该路的最终输出特征向量；将两路计算所得的最终输出向量以及初始的输入特征向量做逐元素相加得通道注意力模块的最终输出结果； 步骤3，利用所述花粉图像数据集训练所述花粉图像分类模型； 步骤4，利用训练完成的花粉图像分类模型对新的花粉图像进行分类。

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