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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于高效特征提取与融合的溺死硅藻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：CN120032367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510089535.9，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于高效特征提取与融合的溺死硅藻检测方法是由邓杰航;洪彬;顾国生;赵建;吴艳娟;张纯霖;陈泽昊;李梓亮;韩浩杰;陈旭东;黎凡;康晓东;项德杰;刘超;江芡;石河;杨珉浩;苏秦;伍浩伟设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高效特征提取与融合的溺死硅藻检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高效特征提取与融合的溺死硅藻检测方法，该方法包括：S1：获取硅藻图像，并对获取的硅藻图像进行预处理以生成输入数据；S2：基于预处理后的输入数据，对硅藻检测模型的网络结构进行优化，得到预测分布；S3：基于预测分布和真实值，对硅藻检测模型的损失函数进行优化；S4：基于经过优化的硅藻检测模型，输出硅藻图像的种类。通过使用本发明，能够高效检测与分类扫描电子显微镜下采集的硅藻图像。本发明能够克服硅藻图像中存在的复杂背景下的检测干扰问题和细长类硅藻目标检测精度低的问题。

本发明授权一种基于高效特征提取与融合的溺死硅藻检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高效特征提取与融合的溺死硅藻检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：获取硅藻图像，并对获取的硅藻图像进行预处理以生成输入数据； S2：基于预处理后的输入数据，对硅藻检测模型的网络结构进行优化，得到预测分布； 其中，S2包括以下步骤： S2.1：构建压缩激发残差注意力模块SERAMSqueeze-and-ExcitationResidualAttentionModule； S2.2：根据SERAM模块对输入特征x进行局部特征提取，得到局部残差特征fresidual； S2.3：根据SERAM模块对局部残差特征fresidual进行最大池化与上采样操作捕获多尺度的特征关系，得到全局特征fglobal； S2.4：根据SERAM模块对全局特征fglobal采用通道注意力机制，通过自适应全局平均池化生成通道间的注意力权重wattention； S2.5：对全局特征fglobal和注意力权重wattention相结合，得到对输入特征进行加权强化的特征fenhanced； S3：基于预测分布和真实值，对硅藻检测模型的损失函数进行优化，得到优化后的硅藻检测模型； 其中，S3包括以下步骤： S3.1：构建基于细长目标长宽比反馈的平滑L1损失函数SLOSmoothL1LossSlenderandLongObjectFeedbackSmoothL1Loss； S3.2：根据SLOSmoothL1Loss模块获取目标的长宽比Ratio； S3.3：根据SLOSmoothL1Loss模块确定的细长目标判定标准Mask和获取到的目标的长宽比Ratio动态确定目标损失函数权重wi； S3.4：根据SLOSmoothL1Loss模块获取到的损失函数权重wi调节损失函数； S4：基于经过优化的硅藻检测模型，输出硅藻图像的种类。

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