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龙图腾网获悉浙江省轻工业品质量检验研究院;中国计量大学申请的专利一种基于改进的Mask R-CNN神经网络的羊毛羊绒纤维识别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：CN114140687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202111382370.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于改进的Mask R-CNN神经网络的羊毛羊绒纤维识别方法是由卢鸯;瞿瑞德;李子印;孔繁圣;从明芳;韩高锋设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的Mask R-CNN神经网络的羊毛羊绒纤维识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域。目的是提供一种基于改进的MaskR‑CNN神经网络的羊毛羊绒纤维识别方法，该方法应具有识别速度快、识别准确率高的特点。技术方案是：一种基于改进的MaskR‑CNN神经网络的羊毛羊绒纤维识别方法，包括以下步骤：1采集若干羊毛羊绒纤维图像制作成数据集，并对数据集中每张纤维图像中的每根纤维进行标注；2将数据集输入改进的MaskR‑CNN神经网络进行训练，得到训练好的改进的MaskR‑CNN神经网络；3利用改进的MaskR‑CNN神经网络对羊毛羊绒纤维进行分类识别。

本发明授权一种基于改进的Mask R-CNN神经网络的羊毛羊绒纤维识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的MaskR-CNN神经网络的羊毛羊绒纤维识别方法，包括以下步骤： 1采集若干羊毛羊绒纤维图像制作成数据集，并对数据集中每张纤维图像中的每根纤维进行标注； 2将数据集输入改进的MaskR-CNN神经网络进行训练，得到训练好的改进的MaskR-CNN神经网络； 3利用改进的MaskR-CNN神经网络对羊毛羊绒纤维进行分类识别； 所述改进的MaskR-CNN神经网络包括Transformer主干网络、PANet中间层、RPN区域提议网络、ROIAlign网络、头部网络、ReCls重分类网络、类别损失函数；所述头部网络包括全连接层、类别识别分支、预测包围框分支、预测蒙版分支，类别识别分支中的类别损失函数为softmax函数与交叉熵损失函数； 头部网络包括并联的类别识别分支、预测包围框分支、预测蒙版分支，并且类别识别分支与预测包围框分支设置在全连接层之后； 所述ReCls重分类网络设置在类别识别分支之后； 所述Transformer主干网络包括六个encoder层和六个decoder层，每个 encoder层包括一个self-attention层和一个feedforward层，每个decoder 层包括一个self-attention层、一个encoder-decoderattention层、一个Feedforward层； 所述PANet中间层包括特征金字塔网络、自下而上的路径增强、动态特征池化、全连接层融合； 所述ReCls重分类网络包括：先对网络结构中特征图之后的类别识别分支末端进行修改，在fixedsizefeaturemap中应用maskbranch分支识别出交错纤维中其中一根纤维对应类别的蒙版，再利用这个蒙版把交错纤维中另一根纤维筛选出来，对这根纤维进行一次新的分类识别，生成对应类别的蒙版，再将这些单根纤维的蒙版应用于fixedsizefeaturemap中，获得每根纤维对应的maskedfixedfeaturemap，最后将这些特征送入到fullconnectedlayers中，输出重分类的纤维类别，形成ReCls重分类网络； 所述RPN区域提议网络包括：通过滑动窗口扫描PANet中间层生成的主干特征图，提出若干个不同大小的矩形候选区域； 所述ROIAlign网络对RPN网络输出的特征图使用双线性差值，输出7×7的特征图； 所述softmax函数为： ； 其中，V表示整个样本，i,j表示样本的序号，n表示样本的总数，Vj表示第j个样本，Si表示Vi的softmax值。

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浙江省轻工业品质量检验研究院;中国计量大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙路300号6号楼；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”。