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龙图腾网恭喜成都信息工程大学;中国气象局人工影响天气中心申请的专利一种冰雪晶粒子的图像识别系统及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：CN119478555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510045950.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种冰雪晶粒子的图像识别系统及方法是由胡金蓉;钟小伟;段婧;李德泉;邓霖杰;荆国栋;高扬;张荣;邓佑佳设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冰雪晶粒子的图像识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种冰雪晶粒子的图像识别系统及方法，所述系统包括：图像获取器，获取图像数据并预处理得到目标图像；冰雪晶粒子特征提取模型，接收目标图像输入并进行特征提取，由四个模组串联的嵌入单元和自适应大核注意力单元构成，其中嵌入单元接收目标图像并生成高维嵌入特征图，自适应大核变换单元以大核注意力模块的大感受野精准捕获粒子细粒度空间特征，并引入特征通道尺度感知，使模型聚焦关键特征，再通过反瓶颈前馈模块进行特征聚合；最终，分类器接收识别模型的特征输出，运用困难度调节损失优化得到最终识别结果。本发明能够精准识别表征云微物理过程的云粒子图像。

本发明授权一种冰雪晶粒子的图像识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种冰雪晶粒子的图像识别系统，其特征在于，包括：图像获取器，获取图像数据并预处理得到目标图像；冰雪晶粒子特征提取模型，所述冰雪晶粒子特征提取模型包括依次相连的四个特征提取模组，所述目标图像输入至冰雪晶粒子特征提取模型第一个特征提取模组的前端，任一特征提取模组的输出将作为与之相连的下一个特征提取模组的输入；每一个特征提取模组包括依次连接的嵌入单元和多个自适应大核变换单元；所述嵌入单元将接收到的数据生成嵌入特征数据，并将处理后的数据输入至与之相邻连接的自适应大核变换单元中；所述自适应大核变换单元包括自适应大核注意力模块和反瓶颈前馈模块，所述自适应大核注意力模块包括对该模块的输入数据进行第一深度卷积块处理，得到特征数据；对所述特征数据分别进行自适应归一化处理和深度空洞卷积处理，并将两种处理结果融合得到融合特征；对所述融合特征分别进行最大池化和平均池化处理，并将两种池化的池化结果拼接得到聚合特征；对所述聚合特征进行卷积和激活函数处理得到注意力特征，并在通道维度上均分注意力特征得到第一注意力权重和第二注意力权重；对所述融合特征进行通道拆分得到第一融合特征和第二融合特征，基于第一注意力权重和第二注意力权重对第一融合特征和第二融合特征处理并拼接，得到加权特征数据；所述反瓶颈前馈模块包括对该模块的输入数据依次经过1×1卷积块、第二深度卷积块、激活层、丢弃层和1×1卷积块的处理，得到前馈特征数据；基于加权特征数据和前馈特征数据得到自适应大核变换单元的输出数据，作为相邻连接的自适应大核变换单元的输入数据；分类器，所述分类器与冰雪晶粒子特征提取模型的末端相连，冰雪晶粒子特征提取模型的输出数据输入至分类器中，以得到识别结果；第一个特征提取模组中的嵌入单元为浅层嵌入单元，其他特征提取模组中的嵌入单元为融合嵌入单元；所述浅层嵌入单元包括利用第一卷积块对目标图像进行处理得到嵌入特征，并对所述嵌入特征进行批量归一化处理得到浅层嵌入单元的输出数据；所述融合嵌入单元包括分别对上一个特征提取模组的输出数据进行第二卷积块和1×1点卷积处理，得到第一卷积结果和第二卷积结果；对第一卷积结果进行批量归一化处理得到第三卷积结果；将第三卷积结果和第二卷积结果输入至融合块得到融合嵌入单元的输出数据；所述自适应大核变换单元还包括第一批量归一化块、第一残差网络、第二批量归一化块、第二残差网络和层归一化块；利用第一批量归一化块对输入至自适应大核变换单元的第一数据处理得到第二数据；自适应大核注意力模块对第二数据进行处理以得到加权特征数据；通过第一残差网络将加权特征数据与第一数据相加，并将相加结果添加至第二批量归一化块中；利用第二批量归一化块对该块的输入数据进行处理，得到第三数据；反瓶颈前馈模块对第三数据进行处理得到前馈特征数据；通过第二残差网络将前馈特征数据与所述相加结果相加并添加至层归一化块中，得到该自适应大核变换单元的输出数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都信息工程大学;中国气象局人工影响天气中心，其通讯地址为：610225 四川省成都市双流区成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。