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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于协同检测的显微图像生物体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：CN116740706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310535357.9，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于协同检测的显微图像生物体识别方法是由刘书宁;沈煜恒;施鹤远;陈慧珍;刘荣凯;陈世俊;梁锴;胡超;龙军设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于协同检测的显微图像生物体识别方法在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种基于协同检测的显微图像生物体识别方法，属于图像处理技术领域，具体包括：提取显微图像对应的不同尺度的三层图像特征；修改图像特征尺度与第三层图像特征一致；将处理后的第一层图像特征、处理后第二次图像特征和第三层图像特征采用预设方法进行融合，得到融合特征；将融合特征输入边框检测模块得到边框检测图，得到中心点密度图，生成高斯密度图；根据高斯密度图中包含的中心点坐标信息结合边框检测图中包含的边框信息，将中心点坐标与边框检测图中的边框坐标逐个比对，筛选出重合的边框信息并保留，删除其余边框，优化识别结果，得到边框检测结果。通过本公开的方案，提高了识别适应性和精准度。

本发明授权基于协同检测的显微图像生物体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协同检测的显微图像生物体识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，利用编码器提取显微图像对应的不同尺度的三层图像特征； 步骤2，将第一层图像特征和第二次图像特征分别经过多次一维卷积和上采样操作以聚合图像块内的特征，并且修改图像特征尺度与第三层图像特征一致，最后得到经过处理的图像特征； 步骤3，将处理后的第一层图像特征、处理后第二次图像特征和第三层图像特征采用预设方法进行融合，得到融合特征； 步骤4，将融合特征输入边框检测模块得到边框检测图，根据边框检测图中边框位置信息计算出每个边框的中心点信息得到中心点密度图，并利用有关显微图像中生物体外形特点的先验知识设置几何特征约束，使用高斯核并结合该特征约束生成高斯密度图； 步骤5，根据高斯密度图中包含的中心点坐标信息结合边框检测图中包含的边框信息，将中心点坐标与边框检测图中的边框坐标逐个比对，筛选出重合的边框信息并保留，删除其余边框，优化识别结果，得到边框检测结果。

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