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龙图腾网获悉江苏宏众百德生物科技有限公司申请的专利一种智能浮游生物鉴定与分析方法、系统及计算机存储介质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：CN118858279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411014687.4，技术领域涉及：G01N21/84；该发明授权一种智能浮游生物鉴定与分析方法、系统及计算机存储介质是由张军毅;闵元棋;孙蓓丽设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能浮游生物鉴定与分析方法、系统及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能浮游生物鉴定与分析方法、系统及计算机存储介质，属于智能识别和监测领域。提出一种全智能化的智能浮游生物鉴定与分析方法，具体对显微样本的制备加载；对样品自动扫描、拍摄和预处理；针对浮游生物具有复杂的形状、大小和运动模式，而且经常在动态环境中出现，针对性提出一种基于改进型深度模型，实现对浮游生物目标的高精度识别与鉴定；最后通过数据计算与分析算法模块即对该样本的分析，得到多种指标的分析结果并将结果进行输出。

本发明授权一种智能浮游生物鉴定与分析方法、系统及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能浮游生物鉴定与分析方法，其特征在于包含如下步骤：步骤1，显微样本的制备加载；步骤2，样品自动扫描、拍摄和预处理；步骤3，基于改进深度学习的识别算法对预处理后的样品图像处理得到浮游生物目标识别与鉴定结果；步骤4，基于鉴定结果进行分析，对浮游生物目标识别与鉴定结果进行分析，通过数据计算与分析算法模块对结果进行输出；其中，步骤3中使用基于改进深度学习的识别算法对上一步骤中经过预处理的图像进行目标检测识别，算法输出识别到的种类的坐标以及该浮游生物所属的种类，通过坐标位置，定位到相关的浮游生物，在图片上通过线框，框选出来；对于未识别到的种类采用相似图像搜索引擎进行再次分类和识别；改进深度学习算法由可分离2D卷积层、BN层和激活层组成的深度模型M1,由可分离2D卷积层、BN层和激活层以及填充0层和另一激活层组成的深度模型M2，由融合层、BN层和激活层和填充0层和另一激活层组成的深度模型M3；由融合层、2D卷积层、池化层和缩放层层和另一激活层组成的深度模型M4组成；深度学习网络架构通过将图像样本输入深度模型M1，经过M1处理后得到的深度特征和其经过模型M2处理后得到的深度特征输入至模型M3，经过M1处理后得到的深度特征和经过模型M3处理后得到的深度特征输入至模型M4,由M2、M3、M4的输出经过全连接层后得到输出结果。

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