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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种AFM场景下面向DNA纳米结构的目标检测方法及系统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：CN119559634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411679455.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种AFM场景下面向DNA纳米结构的目标检测方法及系统是由谢茉;孙兴;晁洁设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AFM场景下面向DNA纳米结构的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种AFM场景下面向DNA纳米结构的目标检测方法及系统，属于图像识别技术领域；目标检测方法包括：获取AFM场景下DNA纳米结构的图像数据集；对所述图像数据集中的目标AFM图像进行数据标注和增强，形成目标AFM图像数据集；基于YOLOv5模型，建立融合目标检测单元；通过所述目标AFM图像数据集对融合目标检测单元进行训练，得到不同的目标检测模型；根据当前场景和需求选定对应的一个已训练好的目标检测模型作为最佳模型，并将待检测的AFM图像输入该目标检测模型进行图像目标识别，得到目标检测结果。从而能准确的识别出图像中的目标物体，大大降低了目标检测的时间，增强了系统选择的灵活性，显著提高了识别的准确率。

本发明授权一种AFM场景下面向DNA纳米结构的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种AFM场景下面向DNA纳米结构的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取AFM场景下DNA纳米结构的图像数据集； 对所述图像数据集中的目标AFM图像进行数据标注和增强，形成目标AFM图像数据集； 基于YOLOv5模型，建立融合目标检测单元； 通过所述目标AFM图像数据集对融合目标检测单元进行训练，得到不同的目标检测模型； 根据当前场景和需求选定对应的一个已训练好的目标检测模型作为最佳模型，并将待检测的AFM图像输入该目标检测模型进行图像目标识别，得到目标检测结果； 所述YOLOv5模型的网络结构包括：主干网络、特征金字塔网络和多个预测头； 所述主干网络，采用CSPDarknet结构，其包含多个CSP模块，每个模块由多个卷积层和残差连接组成，能够有效提取图像的低级和中级特征信息； 所述特征金字塔网络设置在主干网络之后，来融合不同尺度的特征信息；FPN将主干网络输出的不同分辨率的特征图进行上采样和融合操作； 所述预测头，对应不同尺度的特征图设置了多个预测头，用于对目标的类别概率、边界框的位置和大小信息进行预测；每个预测头通过卷积层和全连接层操作，将特征图映射到目标的类别和位置空间，以得到最终的检测结果； 训练所述融合目标检测单元的具体步骤为： S41，将目标AFM图像数据集划分为训练集、测试集和验证集； S42，对融合目标检测单元中的模型训练参数进行配置； S43，启动训练过程中，根据配置的模型训练参数对目标检测模型和完整目标检测模型进行训练和迭代优化； 所述目标检测模型实现对目标的检测与定位功能，使用YOLOv5模型实现；所述完整目标检测模型是一个具备完整功能和流程的目标检测系统，不仅包括核心的融合目标检测单元，还包括数据预处理、模型评估、优化以及与实际应用场景相结合环节； S44，通过监控训练过程，输入验证集进行验证，通过计算评估指标来衡量模型在验证集上的性能表现，观察目标检测模型和完整目标检测模型在验证集上的性能； S45，在模型训练和调优完成后，利用测试集数据对模型最终性能进行评估的； S46，当目标检测模型和完整目标检测模型达到满意性能时，保存对应训练好的目标检测模型和完整目标检测模型。

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