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龙图腾网获悉梧州学院申请的专利一种基于多维通道注意力机制的中药显微识别方法及系统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：CN116524495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310108437.6，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于多维通道注意力机制的中药显微识别方法及系统是由朱肖颖;庞光垚;玉振明;龚平;陆科达;邓家伟;钟文睿;曾庆湖;陈一锋设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维通道注意力机制的中药显微识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多维通道注意力机制的中药显微识别方法及系统，包括：在Input层结合中药显微图像细胞结构不完整、图像立体、特征分布不均衡的特性，得到一中药显微图像数据增强模型，并利用该增强模型对中药显微图像数据进行增强；在Backbone层融合浅层的特征信息，并在Neck层后Prediction层前融合深层的特征信息，得到一多维通道注意力的显微特征提取模型；通过该提取模型从浅层到深层不同通道中获取隐含有效辅助信息；利用隐含有效辅助信息，通过Prediction层生成预测框对中药显微图像特征进行预测，得到中药显微图像细胞的特征，完成中药显微图像细胞的识别，从而提高中药显微图像的预测准确率。

本发明授权一种基于多维通道注意力机制的中药显微识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维通道注意力机制的中药显微识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 在Input层结合中药显微图像细胞结构不完整、图像立体、特征分布不均衡的特性，得到一中药显微图像数据增强模型，并利用所述中药显微图像数据增强模型对中药显微图像数据进行增强； 在Backbone层融合浅层的特征信息，并在Neck层后Prediction层前融合深层的特征信息，得到一多维通道注意力的显微特征提取模型； 通过所述多维通道注意力的显微特征提取模型从浅层到深层不同通道中获取隐含有效辅助信息； 利用所述隐含有效辅助信息，通过Prediction层生成预测框，并利用所述预测框对中药显微图像特征进行预测，得到中药显微图像细胞的特征，完成中药显微图像细胞的识别； 其中，在Backbone层融合浅层的特征信息时，包括：在网络的浅层融入SENet注意力机制，得到浅层通道注意力机制SEAtt；将经所述中药显微图像数据增强模型进行增强后输出的第一特征图像，经过特征处理模块处理后，变换为第二特征图像，并将所述第二特征图像作为SEAtt模块的输入；通过所述SEAtt模块对所述第二特征图像进行不同粒度的聚合形成图像特征并提取，完成浅层的特征信息的融合； 其中，在Neck层后Prediction层前融合深层的特征信息时，包括： 通过多维深度通道注意力机制MCAtt在网络的深层引入ECA注意力机制，对不同维度、不同层次的语义信息和定位信息进行注意力的重构，在网络的深层为低、中、高不同维度特征图的精准融合提供基础； 并结合所述浅层通道注意力机制SEAtt和所述多维深度通道注意力机制MCAt，得到所述多维通道注意力的显微特征提取模型； 其中，所述网络的深层包括低、中、高不同维度。

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