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龙图腾网获悉生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)申请的专利藻类显微图像自动标注方法、装置、计算机和储存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：CN120236281B 。

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：202510713126.1，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权藻类显微图像自动标注方法、装置、计算机和储存介质是由梁荣昌;姚玲爱;蔡启佳;焦文君;陈小豪;苟婷;马千里;赵瑞;冯雁辉设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本藻类显微图像自动标注方法、装置、计算机和储存介质在说明书摘要公布了：本申请揭示了一种藻类显微图像自动标注方法、装置、计算机和储存介质，将所有人工标注数据和自动标注数据合并而形成标注数据库，将标注数据库中的图像素材进行剪裁和或拼接而形成综合训练集，根据综合训练集更新标注模型。本发明提供的藻类显微图像自动标注方法、装置、计算机和储存介质，对样品水样扩培快速获得不同藻类的多个体纯藻样品，从而利用轻量单一藻类手工标注数据即可快速训练特定藻类的标注模型，对单一藻类显微图像进行自动标注；利用标注模型的自动标注功能快速、准确地获取大规模单一藻类标注数据，通过不同藻类图像的裁剪与拼接模拟混合藻样，可以高效形成训练集，快速训练能够识别复杂藻类样品目标的标注模型。

本发明授权藻类显微图像自动标注方法、装置、计算机和储存介质在权利要求书中公布了：1.一种藻类显微图像自动标注方法，其特征在于，包括： S1、接收子水样的显微拍摄图像，其中，所述子水样为稀释样品水样并分拆后培养后形成，所述显微拍摄图像对应所述子水样； S2、将所有所述显微拍摄图像划分为人工组图像数据和自动组图像数据； S3、接收人工标注数据并入训练集，并通过所述训练集更新标注模型，其中，所述人工标注数据为人工对所述人工组图像数据中全部所述显微拍摄图像形成的标注； S4、根据所述标注模型对所述自动组图像数据进行标注形成自动标注数据； S5、重复若干次以上所述S1至所述S4的步骤，并将所有所述人工标注数据和所述自动标注数据合并而形成标注数据库，其中，所述标注数据库包括图像素材和与所述图像素材对应的素材标注属性； S6、将所述标注数据库中的图像素材进行剪裁和或拼接而形成综合训练集，根据所述综合训练集更新所述标注模型； 所述S5的步骤中，根据上一轮所述S1至所述S4的步骤中所述人工标注数据给出对应所述样品水样的建议分拆份数； 所述S5的步骤中，根据上一轮所述S1至所述S4的步骤中所述人工标注数据给出对应所述子水样的建议培育时间； 所述S1的步骤之后包括： 接收合并水样的合并显微拍摄图像，其中，所述合并水样为将全部所述子水样两两组合后形成，所述合并显微拍摄图像对应所述合并水样； 所述S6的步骤还包括： 根据所述合并显微拍摄图像和对应所述合并显微拍摄图像的所述素材标注属性而获得融合标注数据； 根据所述融合标注数据，训练更新所述标注模型； 所述S6的步骤中，根据所述图像素材和对应所述图像素材的素材标注属性确定所述图像素材裁剪还是拼接。

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