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龙图腾网获悉白城师范学院申请的专利一种基于深度学习的荧光检测试纸可视化系统及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：CN120994884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511087317.8，技术领域涉及：G06F16/904；该发明授权一种基于深度学习的荧光检测试纸可视化系统及方法是由李晴雨;梅竹盈旭;于小雅;赵羚汐;贾佳;王婷婷;李爱军;胡博;车广波设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的荧光检测试纸可视化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水质检测技术领域，提供了一种基于深度学习的荧光检测试纸可视化系统及方法，包括：通过目标检测网络对通过拍摄获取的荧光检测试纸图像进行检测，获取试纸主体区域、比色块区域及试纸关键角点坐标；根据试纸关键角点坐标对试纸主体区域进行单应性透视变换，生成透视矫正后的试纸标准视图，进行颜色空间标准化校正并生成混合深度学习模型，输出目标检测区的荧光强度浓度预测值；基于混合深度学习模型的中间特征生成可解释性热力图；本发明通过多级图像校正消除拍摄偏差，融合CNN与Transformer模型精准定量荧光强度，结合热力图提升结果可信度，全面提升检测的自动化。

本发明授权一种基于深度学习的荧光检测试纸可视化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的荧光检测试纸可视化系统，其特征在于，包括： 第一校准模块，通过目标检测网络对通过拍摄获取的荧光检测试纸图像进行检测，获取试纸主体区域、比色块区域及试纸关键角点坐标； 第二校准模块，根据所述试纸关键角点坐标对所述试纸主体区域进行单应性透视变换，生成透视矫正后的试纸标准视图； 第三校准模块，基于所述比色块区域的实际颜色值与预设标准比色值，计算颜色映射矩阵，对透视矫正后的图像进行颜色空间标准化校正，输出颜色校正后的试纸图像； 识别模块，将所述颜色校正后的试纸图像输入由卷积神经网络与Transformer组成的混合深度学习模型，提取荧光区域的局部纹理特征与空间长依赖特征，输出目标检测区的荧光强度浓度预测值； 判断模块，基于所述混合深度学习模型的中间特征生成可解释性热力图，用于定位荧光信号贡献区域; 所述第一校准模块，还包括： 构建多样化数据集并微调YOLOv8，增加自定义检测头：试纸主体、比色块、试纸四角关键点，转换为ONNX，使用TensorRT编译为INT8FP16，移动端部署高帧率推理；收集多环境下拍摄的试纸图像，建立包含多角度、不同光照、不同背景的训练集；所述增加自定义检测头包括： 使Head1检测头，进行试纸主体检测，其任务类型为目标检测，输出试纸主体的边界框BBox和置信度，用于定位试纸在图像中的整体区域； 使Head2检测头，进行比色块检测，其任务类型为目标检测，输出比色块的边界框BBox和类别概率，用于识别每个比色块的位置和类型； 使Head3检测头，进行试纸四角关键点检测，其任务类型为关键点检测，输出试纸四个角点的坐标x,y及可见性置信度； 使用转移学习，加载COCO预训练权重，提升收敛效率； 模型训练好后，导出ONNX格式，在移动端推理引擎TensorRTOpenVINO中编译为INT8或FP16加速模型； 在APP端或嵌入式终端部署推理引擎，实现30fps实时检测。

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