中山大学孙连鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于MobileNetV3的水土流失黄泥水图像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：CN120219835B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510293387.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于MobileNetV3的水土流失黄泥水图像识别方法是由孙连鹏;何威阳;邓欢忠;姚凯;李可文设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于MobileNetV3的水土流失黄泥水图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于MobileNetV3的水土流失黄泥水图像识别方法，包括获取正常水质与水土流失黄泥水图像的多时段异构数据集并进行预处理；构建融合多维度注意力机制的增强型MobileNetV3小模型；采用动态学习率调度与权重衰减策略对小模型进行训练；基于多维度评估框架评估训练后的小模型，结合Grad‑CAM输出多维度可解释性分析结果。本发明的增强型MobileNetV3小模型通过结合通道、空间和光谱注意力机制，显著提高了模型在复杂环境下的识别能力，使得对黄泥水现象的检测更加精准和高效；有效提高模型的泛化能力和预测精度，改进模型准确率达99.53％。
本发明授权基于MobileNetV3的水土流失黄泥水图像识别方法在权利要求书中公布了：1.基于MobileNetV3的水土流失黄泥水图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取正常水质与水土流失黄泥水图像的多时段异构数据集，并对多时段异构数据集进行动态分域增强预处理后划分为训练集、测试集和验证集； S2、构建融合多维度注意力机制的增强型MobileNetV3小模型；所述的强型MobileNetV3小模型的构建为在原始MobileNetV3架构的基础上引入层级化嵌入通道-空间注意力模块CBAM与光谱注意力模块； S3、通过训练集并采用动态学习率调度与权重衰减策略对增强型MobileNetV3小模型进行训练，并通过验证集动态保存最优权重； S4、基于多维度评估框架评估训练后的增强型MobileNetV3小模型，结合Grad-CAM输出多维度可解释性分析结果。
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