浙江农林大学周厚奎获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江农林大学申请的专利一种基于改进的MobileViT网络的显微镜图像清晰度评价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：CN116612092B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310595908.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进的MobileViT网络的显微镜图像清晰度评价方法是由周厚奎;吴学程;王陈燕设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进的MobileViT网络的显微镜图像清晰度评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种显微镜图像的清晰度评价方法，所述的方法为：通过显微镜获取不同对焦距离的显微镜图像，对图像进行旋转和翻转等数据增强；调整模型中的MV2模块和MobileViTblock模块的数量来提高模型的表达能力和准确率；调整模型优化器；添加余弦退火的学习率调整策略动态调整学习率；调整模型全连接层节点个数将模型由一个分类模型改为回归模型；并引入平均绝对误差和均方误差来计算输出的预测距离与图像真实距离之前的误差。本发明提出了一个基于MobileViT网络的显微镜图像清晰度评价算法，可确保预测出显微镜图像的对焦距离。
本发明授权一种基于改进的MobileViT网络的显微镜图像清晰度评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的MobileViT深度神经网络的显微镜图像清晰度评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 1图像预处理步骤：对输入网络的显微镜图像进行尺寸归一化和数据扩增； 2网络模型构建步骤：采用改进的MobileViT网络，其中将第二层中的MV2模块数量由2减少为1，并将第三层中的MobileViTblock模块数量由2增加到4； 3优化器选择步骤：通过对比不同优化器的实验，选择AdamW优化器作为优化器； 4学习率调整步骤：采用余弦退火学习率调整策略，根据预设公式动态调整学习率； 5回归输出步骤：将MobileViT网络的最后一层替换为包含两个全连接层和一个输出节点为1的全连接层，使网络输出为回归值，表示图像的对焦距离； 6误差计算步骤：计算模型预测的对焦距离与真实对焦距离之间的平均绝对误差和均方误差，作为评价指标。
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