中国地质大学(武汉)刘春生获国家专利权
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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于卷积神经网络和大型溞运动轨迹的化学品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：CN115761579B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211393275.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于卷积神经网络和大型溞运动轨迹的化学品识别方法是由刘春生;朱亚;吴欣月;袁思亮设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积神经网络和大型溞运动轨迹的化学品识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于卷积神经网络和大型溞运动轨迹的化学品识别方法，包括：选用多种化学品对大型溞进行水体暴露；暴露结束后，使用轨迹记录系统对大型溞行为轨迹进行录制；将录制的轨迹视频转化为图片，通过剪裁得到固定时间内单一大型溞的轨迹图片；将所述轨迹图片按化学品种类和浓度分类打上标签，得到训练化学品识别模型用的数据集；选择预设的CNN网络架构作为所述化学品识别模型的网络结构对所述数据集进行训练和进行网络结构中参数优化，得到训练好的化学品识别模型；将待识别大型溞轨迹图片输入训练好的化学品识别模型，输出化学品种类和浓度。实现了准确率较高的污染物低成本辅助鉴定。
本发明授权基于卷积神经网络和大型溞运动轨迹的化学品识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络和大型溞运动轨迹的化学品识别方法，其特征在于，包括： 选用多种化学品对大型溞进行水体暴露； 暴露结束后，使用轨迹记录系统对大型溞行为轨迹进行录制； 将录制的轨迹视频转化为图片，通过剪裁得到固定时间内单一大型溞的轨迹图片； 将所述轨迹图片按化学品种类和浓度分类打上标签，得到训练化学品识别模型用的数据集； 选择预设的CNN网络架构作为所述化学品识别模型的网络结构对所述数据集进行训练和进行网络结构中参数优化，得到训练好的化学品识别模型； 将待识别大型溞轨迹图片输入训练好的化学品识别模型，输出化学品种类和浓度。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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