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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种基于FBDM-YOLOv8s的白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：CN119671937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411528730.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于FBDM-YOLOv8s的白细胞检测方法是由陈华金;孙博锐;樊香所;罗纲;蒙杰设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FBDM-YOLOv8s的白细胞检测方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种基于FBDM‑YOLOv8s的白细胞检测方法，包括以下步骤：A、构建改进YOLOv8s神经网络模型，所述的改进YOLOv8s神经网络模型包括：Backbond网络、Neck网络、Head网络；所述的Backbond网络以多组Fasternet模块作为主框架，最后设置一组BRA模块；B、对改进YOLOv8s神经网络模型进行训练，得到训练好的改进YOLOv8s神经网络模型；C、将待检测的白细胞图像引入训练好的改进YOLOv8s神经网络模型，依次经过Backbond网络、Neck网络、Head网络处理，得到检测后的图像。本发明的方法可以在优化模型参数的同时提高边缘检测的精度，同时加快了计算速度，并且更好的解决了图像细胞不全以及两个细胞相互重叠的问题。

本发明授权一种基于FBDM-YOLOv8s的白细胞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FBDM-YOLOv8s的白细胞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： A、构建改进YOLOv8s神经网络模型，所述的改进YOLOv8s神经网络模型包括：Backbond网络、Neck网络、Head网络； 所述的Backbond网络以多组Fasternet模块作为主框架，最后设置一组BRA模块； B、对改进YOLOv8s神经网络模型进行训练，得到训练好的改进YOLOv8s神经网络模型； C、将待检测的白细胞图像引入训练好的改进YOLOv8s神经网络模型，依次经过Backbond网络、Neck网络、Head网络处理，得到检测后的图像； 其中，Fasternet模块中处理过程如下： 输入结果依次经过3×3PCpnv层、1×1卷积、BN层、ReLU函数、1×1卷积处理后，所得结果与输入结果相加融合后得到输出结果； 所述的Head网络由三个MultiSEAM模块组成； 第二DSL4处理结果经过卷积层处理后的结果输入第一MultiSEAM模块，经过第一Detect检测输出大尺寸目标检测结果； 第三DSL4处理结果经过卷积层处理后的结果输入第二MultiSEAM模块，经过第二Detect检测输出中尺寸目标检测结果； 第三DSL4处理结果与第三结果经过Concat函数拼接后，经过卷积层处理的结果，输入第三MultiSEAM模块，经过第三Detect检测输出小尺寸目标检测结果； 将大尺寸目标检测结果、中尺寸目标检测结果、小尺寸目标检测结果经过多尺度特征融合后，得到输出结果； 所述的MultiSEAM模块中处理过程如下： 输入结果分成三路，每一路分别经过一个GSMM模块处理，然后三个GSMM模块处理结果与输入结果经过相加融合后，经过平均池化处理，然后经过两层全连接网络处理，所得结果经过相乘融合后，得到输出结果； 其中，GSMM模块中处理过程如下： 输入结果依次经过patchembedding模块、GELU函数、BatchNorm函数处理，得到第一函数处理结果；第一函数处理结果依次经过深度可分离卷积、GELU函数、BatchNorm函数处理，得到第一函数处理结果；第一函数处理结果与第二函数处理结果相加融合后，依次经过逐点卷积、GELU函数、BatchNorm函数处理，得到输出结果； 其中，三个GSMM模块中的patchembedding模块的patch分别设为6、7、8。

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