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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于改进血细胞提取和多尺度注意的实时血细胞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：CN119559636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411701780.2，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于改进血细胞提取和多尺度注意的实时血细胞检测方法是由李英娜;孙海;王路路;周晋尧设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进血细胞提取和多尺度注意的实时血细胞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进血细胞提取和多尺度注意的实时血细胞检测方法。本发明通过采用SPD‑Conv层增强了特征提取能力，SwinTransformer提供了多尺度注意力机制，优化了c2f模块减少了模型复杂度，以及利用Wasserstein距离损失WDLoss函数改进了定位精度，不仅提高血细胞检测的准确性，还展示了优异的实时处理性能及展示其实际应用价值，并且还通过改进特征提取并加入多尺度注意力机制，提高在复杂背景下的识别能力。

本发明授权一种基于改进血细胞提取和多尺度注意的实时血细胞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进血细胞提取和多尺度注意的实时血细胞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、模型构建：构建实时血细胞检测模型，所述模型包括多尺度特征提取模块、多尺度特征融合模块、多尺度特征增强模块和检测模块； S2、图像获取和处理：从公开的血细胞图像数据库中获取包含血细胞的高分辨率图像数据进行预处理，并将处理后的图像数据集划分为训练集、验证集和测试集； S3、特征提取与融合：将S2中训练集和验证集的血细胞图像数据输入至S1模型中采用SPD‑Conv层进行多尺度特征提取，然后将得到的特征图进行融合处理，在每个尺度上运用简化的c2f模块进行特征融合，随后采用Swin Transformer构建多尺度特征表示，使模型能够关注图像中的关键区域得到融合特征图； S4、多尺度检测：将S3步骤中得到的融合特征图输入检测模块，采用多尺度检测策略，利用调整并融合的特征图，通过三个不同尺度的检测头分别对应图像中的大、中、小目标进行检测，最终获得血细胞的检测框； S5、迭代训练：设置血细胞检测模型的损失函数，并对模型进行迭代训练； S6、重复S3‑S5，直至得到训练完成的基于多尺度特征的实时血细胞检测模型； S7、后处理与输出：使用S2步骤中测试集的血细胞图像数据输入至训练完成的模型进行检测，通过非最大抑制技术过滤掉冗余的边界框，保留最高置信度的检测结果并进行输出，以此评估血细胞检测的效果。

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昆明理工大学，其通讯地址为：650093 云南省昆明市五华区一二一大街文昌路68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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