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龙图腾网获悉南湖实验室申请的专利一种浮游藻类检测方法、系统及电子设备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：CN116758426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310776569.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种浮游藻类检测方法、系统及电子设备是由刘洋;王朋;勾鹏;聂维;张学鹏;王坤鑫;欧阳宁雷;赵博;王思瑜;周天宇;王峰设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种浮游藻类检测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种浮游藻类检测方法、系统及电子设备，涉及计算机视觉技术领域。本发明通过采用河道浮游藻类检测模型能够基于待检测河道不同区域、不同河段的影像数据，精确、快速的得到逐像素的浮游藻类检测结果。并且，本发明在河道浮游藻类检测模型中设置多个域自适应特征提取模块，能够提高对影像数据中目标与背景差异的区分能力，设置多个边界对齐模块能够增强目标特征提取能力，能够显著提高浮游藻类检测的精确度，进而有效降低浮游藻类治理的经济、生态成本。

本发明授权一种浮游藻类检测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种浮游藻类检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测河道不同区域、不同河段的影像数据，并对所述影像数据进行预处理得到目标影像数据； 构建河道浮游藻类检测模型；所述河道浮游藻类检测模型包括：多个域自适应特征提取模块、多个边界对齐模块、多个反卷积模块、多个特征累加模块和一个激活函数层；其中，所述域自适应特征提取模块包括依次级联的第一特征提取单元、第二特征提取单元、第三特征提取单元、特征累加单元和特征处理单元；所述特征累加单元用于融合输入所述第一特征提取单元的特征和所述第三特征提取单元输出的特征；所述第一特征提取单元包括依次级联的1×1卷积层、BN层和GELU激活函数层；所述第二特征提取单元包括依次级联的3×3卷积层、BN层和GELU激活函数层；所述第三特征提取单元包括依次级联的1×1卷积层和BN层；所述特征处理单元包括依次级联的IN层和GELU激活函数层； 将所述目标影像数据输入所述河道浮游藻类检测模型中，得到逐像素的浮游藻类检测结果，包括： 目标影像数据输入第一个域自适应特征提取模块，第一个域自适应特征提取模块输出的特征分别输入第二个域自适应特征提取模块和第一个边界对齐模块，第二个域自适应特征提取模块输出的特征分别输入第三个域自适应特征提取模块和第二个边界对齐模块，第三个域自适应特征提取模块输出的特征分别输入第四个域自适应特征提取模块和第三个边界对齐模块，第四个域自适应特征提取模块输出的特征分别输入第五个域自适应特征提取模块和第四个边界对齐模块，第五个域自适应特征提取模块输出的特征输入第五个边界对齐模块，第五个边界对齐模块输出的特征输入第五个反卷积模块，第五个反卷积模块输出的特征和第四个边界对齐模块输出的特征均输入第四个特征累加模块，第四个特征累加模块输出的特征输入第九个边界对齐模块，第九个边界对齐模块输出的特征输入第四个反卷积模块，第四个反卷积模块输出的特征和第三个边界对齐模块输出的特征均输入第三个特征累加模块，第三个特征累加模块输出的特征输入第八个边界对齐模块，第八个边界对齐模块输出的特征输入第三个反卷积模块，第三个反卷积模块输出的特征和第二个边界对齐模块输出的特征均输入第二个特征累加模块，第二个特征累加模块输出的特征输入第七个边界对齐模块，第七个边界对齐模块输出的特征输入第二个反卷积模块，第二个反卷积模块输出的特征和第一个边界对齐模块输出的特征均输入至第一个特征累加模块，第一个特征累加模块输出的特征输入至第六个边界对齐模块，第六个边界对齐模块输出的特征输入至第一个反卷积模块，第一个反卷积模块输出的特征输入激活函数层，激活函数层输出的数据作为浮游藻类检测结果。

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