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龙图腾网获悉四川大学华西医院;四川科莫生医疗科技有限公司申请的专利小波增强卷积神经网络的微生物显微图像目标识别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：CN120580689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511085189.3，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权小波增强卷积神经网络的微生物显微图像目标识别方法是由李冬冬;王远芳;谢轶;刘力铭;吴重阳;王铮;王建华设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本小波增强卷积神经网络的微生物显微图像目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小波增强卷积神经网络的微生物显微图像目标识别方法，属于图像处理技术领域。本发明先通过微生物显微扫描设备获取显微图像，采用定向框标注构建图像数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；接着利用上述数据集对小波增强卷积神经网络进行训练、验证和测试；最终使用测试后的网络处理待识别图像，获取微生物识别结果。本发明结合小波增强与卷积神经网络技术，有效提升了微生物显微图像目标识别的精度。

本发明授权小波增强卷积神经网络的微生物显微图像目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种小波增强卷积神经网络的微生物显微图像目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过微生物显微扫描设备扫描样本，得到微生物显微图像； S2、采用定向框对微生物显微图像进行标注，将各个标注微生物显微图像构建成微生物显微图像数据集； S3、将微生物显微图像数据集划分为训练集、验证集和测试集； S4、依次采用训练集、验证集和测试集对小波增强卷积神经网络进行训练、验证和测试，得到测试后的小波增强卷积神经网络； S5、采用测试后的小波增强卷积神经网络对待识别的微生物显微图像进行处理，得到微生物识别结果； 所述S4中小波增强卷积神经网络具体为：将原有Yolov11神经网络中C3K2模块替换成小波增强卷积模块WEConv，得到小波增强卷积神经网络； 所述小波增强卷积模块WEConv对输入特征图的处理过程包括： A1、使用小波滤波器组对输入特征图进行小波分解，得到低频分量和高频分量； A2、采用3×3卷积层对低频分量提取低频特征； A3、采用5×5卷积层对高频分量提取高频特征； A4、对高频特征和低频特征进行逆小波变换，得到重建特征； A5、对输入特征图进行基础卷积，得到基本特征； A6、将基本特征与重建特征进行融合，得到融合特征图； A7、判断融合特征图的大小是否等于2×2，若否，跳转至步骤A1，并将低频分量作为A1中新的输入特征图，若是，则输出融合特征图。

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