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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所申请的专利一种通用的细菌检测网络模型构建方法及设备、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：CN120164217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510622570.2，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种通用的细菌检测网络模型构建方法及设备、存储介质是由唐玉国;郑乐松;宋一之;王丽荣;郭运博;梁莹;蒙思宇;胡慧杰;徐亦雯;田浩然设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通用的细菌检测网络模型构建方法及设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种通用的细菌检测网络模型构建方法及设备、存储介质，STE预训练阶段通过对显式时序编码与对应生长阶段图像信息的融合，编码了跨生长阶段的时空上下文，减少了由于粘连簇导致的假阴性；DG‑MoE迁移阶段通过双粒度专家分别提取全局特征和局部特征，来兼顾微小细菌和正常细菌的检测。其中，微小目标专家专注于提取局部纹理特征，增强位置分布信息；正常目标专家专注于提取全局形态特征，增强边界信息。通过双粒度专家来解决微小细菌和正常细菌的形态差异问题以及形态相似的杂质误检问题。本发明是模型无关的，可以与现有的目标检测算法兼容，从而实现一致性的性能提升。

本发明授权一种通用的细菌检测网络模型构建方法及设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种通用的细菌检测网络模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取带标注和校验的细菌图像； 通过所述细菌图像对基于跨生长阶段时空上下文和双粒度混合专家的细菌检测网络模型进行训练： 在STE预训练阶段，通过对显式时序编码与对应生长阶段图像信息的融合，编码跨生长阶段的时空上下文； 在DG-MoE迁移阶段，通过双粒度专家分别提取全局特征和局部特征，以兼顾微小细菌和正常细菌的检测； 所述在STE预训练阶段，通过对显式时序编码与对应生长阶段图像信息的融合，编码跨生长阶段的时空上下文步骤包括： 以多张连续生长阶段的图像作为联合输入，以检测目标生长阶段的细菌，具体流程如下式所示： ； 其中，STE表示时空编码器，如公式（2）所示，DG-MoE表示后续用于细菌检测的检测器； ； 其中，表示输入的第i个生长阶段的图像，表示沿通道维度拼接，表示2D卷积，表示核大小为31x31的深度可分离卷积，表示第i个生长阶段对应的时序编码，如下式所示： ； 其中，t和c分别代表生长阶段和通道； 所述在DG-MoE迁移阶段，通过双粒度专家分别提取全局特征和局部特征，以兼顾微小细菌和正常细菌的检测步骤包括： 通过微小目标专家提取局部纹理特征，增强位置分布信息； 通过正常目标专家提取全局形态特征，增强边界信息； 通过软路由器处理两个专家得到的检测结果。

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