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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利花粉分类方法、装置、电子设备及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：CN115761451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211338266.8，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权花粉分类方法、装置、电子设备及存储介质是由李建强;程文秀;徐曦;赵琳娜设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本花粉分类方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种花粉分类方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：确定待分类花粉图像；基于待分类花粉图像，应用质量分类网络，确定图像质量结果；若图像质量结果为模糊，则基于待分类花粉图像，应用图像增强网络，确定待分类清晰花粉图像；基于待分类清晰花粉图像，应用分类模型，得到分类结果；分类网络是基于花粉样本图像和花粉类别标签训练得到的；合成清晰花粉图像是将模糊花粉图像输入至图像增强网络中得到的；清晰花粉图像和模糊花粉图像是将花粉图像输入至质量分类网络中确定的，实现了自动判断图像质量，并将模糊花粉图像生成对应的合成清晰花粉图像，降低了人工筛选的时间成本，且充分利用了离焦模糊花粉图像。

本发明授权花粉分类方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种花粉分类方法，其特征在于，包括： 确定待分类花粉图像； 基于所述待分类花粉图像，应用质量分类网络，确定图像质量结果； 若所述图像质量结果为模糊，则基于所述待分类花粉图像，应用图像增强网络，确定待分类清晰花粉图像；否则，将所述待分类花粉图像作为所述待分类清晰花粉图像； 基于所述待分类清晰花粉图像，应用分类模型，得到分类结果； 所述分类网络是基于花粉样本图像和花粉类别标签训练得到的；所述花粉样本图像包括清晰花粉图像和合成清晰花粉图像；所述合成清晰花粉图像是将模糊花粉图像输入至所述图像增强网络中得到的；所述清晰花粉图像和所述模糊花粉图像是将花粉图像输入至所述质量分类网络中确定的；所述质量分类网络是基于已知模糊程度的花粉图像对和带有质量标签的花粉图像进行二阶段训练得到的；所述图像增强网络是基于所述清晰花粉图像和所述模糊花粉图像训练得到的； 所述图像增强网络的训练步骤如下： 确定不成对的所述清晰花粉图像和所述模糊花粉图像，以及初始图像增强网络；所述初始图像增强网络包括清晰图像生成网络分支和模糊图像生成网络分支； 将所述模糊花粉图像输入至所述清晰图像生成网络分支，得到第一合成清晰图像，同时将所述清晰图像输入至所述模糊图像生成网络分支，得到第一合成模糊图像； 将所述第一合成清晰图像输入至所述模糊图像生成分支，得到第二合成模糊图像，同时将所述第一合成模糊图像输入至所述清晰图像生成分支，得到第二合成清晰图像； 基于所述模糊花粉图像、所述第一合成模糊图像，应用模糊域判别器，确定模糊域对抗损失；并基于所述清晰花粉图像和所述第一合成清晰图像，应用清晰域判别器，确定清晰域对抗损失； 基于所述模糊花粉图像、所述第二合成模糊图像、所述清晰花粉图像和所述第二合成清晰图像，确定循环一致性损失； 基于所述模糊花粉图像的语义特征和所述第二合成模糊图像的语义特征，确定模糊域感知损失；并基于所述清晰花粉图像的语义特征和所述第二合成清晰图像的语义特征，确定清晰域感知损失； 基于所述模糊域对抗损失、所述清晰域对抗损失、所述循环一致性损失、所述模糊域感知损失和所述清晰域感知损失，确定联合损失，并基于所述联合损失，对所述初始图像增强网络进行参数迭代，直至所述联合损失收敛，将所述清晰图像生成网络分支作为所述图像增强网络。

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