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龙图腾网获悉上海市环境科学研究院申请的专利一种基于多模态数据驱动的微塑料成分快速识别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：CN121767763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610256870.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多模态数据驱动的微塑料成分快速识别方法是由丁勇成;夏兵;李颂硕;王卿;吴建强;谭娟;阮俊杰设计研发完成，并于2026-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据驱动的微塑料成分快速识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与环境监测技术领域，公开了一种基于多模态数据驱动的微塑料成分快速识别方法，该方法首先获取微塑料的形态学序列图像与化学成分图谱，通过元数据对齐构建标准化的三维体素数据集；随后构建非耦合训练集并执行基于空间变换的三维数据增强；利用增强后的数据训练成分识别网络，建立微塑料三维形态特征与化学成分的映射关系；最后采集待测样本形态学图像输入网络，输出带有化学成分编码的三维分割掩膜。本发明通过挖掘形态与成分的深层联系，实现了仅依据低成本形态学图像对微塑料化学成分及三维分布的快速、精准识别，解决了传统化学成像成本高、速度慢的问题，适用于环境微塑料污染的高效监测。

本发明授权一种基于多模态数据驱动的微塑料成分快速识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据驱动的微塑料成分快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取微塑料的形态学序列图像与化学成分图谱，将所述化学成分图谱解析并映射为三维体素级成分标签，通过物理空间一致性的元数据对齐构建包含形态学特征与成分标签的标准化的三维体素数据集，所述通过物理空间一致性的元数据对齐构建标准化的三维体素数据集的过程包括：利用序列实例唯一标识符对所述形态学序列图像的原始二维切片序列进行分组，识别属于同一微塑料样本的切片集合；依据所述切片集合在元数据中记录的位置信息，将所述切片集合沿着垂直于图像平面的方向堆叠为三维体素阵列；将所述三维体素阵列转换为NIFTI格式，并提取所述形态学序列图像头部信息中的原点坐标、方向矩阵及体素间距参数；解析所述化学成分图谱并生成对应的三维标签文件，将所述原点坐标、所述方向矩阵及所述体素间距参数强制写入到对应的三维标签文件中，实现所述形态学序列图像与所述化学成分图谱在物理坐标系中的对齐； 基于所述三维体素数据集，构建形态影像列表与成分标签列表非耦合的训练集，并执行基于空间变换的三维数据增强； 利用基于空间变换的三维数据增强后的训练集训练成分识别网络，建立微塑料三维形态特征与化学成分分布之间的映射关系； 采集待测样本的形态学序列图像，输入训练好的所述成分识别网络，利用所述映射关系输出带有化学成分编码的三维分割掩膜，实现微塑料成分的快速识别。

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