长春理工大学李玉琴获国家专利权
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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于内窥镜影像的实时手术器械检测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：CN116342869B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310309370.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于内窥镜影像的实时手术器械检测方法是由李玉琴;蒋振刚;师为礼;李永辉;李岩芳;苗语;何巍;何飞;赵家石;张科;冯冠元;曲峰;张丽媛;秦俊设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于内窥镜影像的实时手术器械检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于内窥镜影像的实时手术器械检测方法，将基准YOLOV3网络中的DarkNet53特征提取器更换为MobileNetV3网络，将MobileNetV3网络中的SE通道注意力机制替换为CBAM混合注意力机制,基于以上的改进方式，在特征提取模块中能有效减少模型参数及计算量，并且混合注意力模块的使用能够更加突出关键特征表达，抑制无用特征；在特征融合模块，改进的PANet在提高网络训练速度同时，有效缓解信息丢失问题；在网络的分类模块，设置一个与目标框重叠程度关联的衰减函数，能够缓解因重叠导致的误删情况，降低误删目标框的个数，提高模型召回率。
本发明授权一种基于内窥镜影像的实时手术器械检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于内窥镜影像的实时手术器械检测方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤1、将基准YOLOV3网络中的DarkNet53特征提取器更换为MobileNetV3网络，利用深度可分离卷积替换标准卷积操作，构建轻量级的目标检测模型； 步骤2、将MobileNetV3网络中的SE通道注意力机制替换为CBAM混合注意力机制，以此融合输入图像中空间关系及通道维度信息； 步骤3、将YOLOV3网络中的FPN特征融合模块替换为PANet网络，以自下而上及自上而下的双路并行方式融合不同层次特征，缓解特征丢失问题，此外，采用深度可分离卷积替换PANet中的标准卷积操作，在缓解浅层特征丢失的同时，降低模型参数量，提高网络训练速度； 步骤4、采用DIoU作为非极大抑制准测，解决由于目标遮挡导致的漏检问题。
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