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龙图腾网获悉沈阳化工大学申请的专利一种活性污泥显微图像分割模型构建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：CN116152805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310070342.X，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种活性污泥显微图像分割模型构建方法是由赵立杰;张莹莹;郭仁春;黄明忠;王国刚设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种活性污泥显微图像分割模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种活性污泥显微图像分割模型构建方法，涉及一种污水处理智能检测方法，该方法采集活性污泥图像、创建活性污泥显微图像数据集、构建基于混合‑Transformer编码器和金字塔池化多层语义流对齐解码器组成的活性污泥显微图像分割模型、使用混合损失函数训练活性污泥显微图像分割模型、分割模型部署和推理。采用本发明提出的方法分割可以更精确的识别活性污泥显微图像中絮体和丝状菌的边界信息，减少由于伪影所带来的边缘轮廓模糊问题以及神经网络提取特征过程中带来的局部细节信息丢失问题，有助于精准的分割活性污泥显微图像，更有效的监控和预防活性污泥膨胀等现象，为下游应用提供更多重要的信息。

本发明授权一种活性污泥显微图像分割模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种活性污泥显微图像分割模型构建方法，其特征在于，所述方法包括活性污泥样品自动分割系统的构建，其包括服务器和客户端两部分，其中，服务器与客户端相互连接；客户端用于实时采集活性污泥图像并传送给服务器进行模型推理，从服务器模型推理中得到分割结果；其制备步骤如下： S1，采集活性污泥图像； S2，创建活性污泥显微图像数据集； S3，构建基于混合-Transformer编码器和金字塔池化多层语义流对齐解码器组成的活性污泥显微图像分割模型； S4，使用混合损失函数训练活性污泥显微图像分割模型； S5，分割模型部署和推理； 所述构建的活性污泥分割模型步骤S3，包括有如下步骤： S31，选取Segformer中提出的混合-Transformer作为编码器，编码器由四个Transformer块组成，每个Transformer块都由高效的自注意力模块、混合的前馈神经网络以及重叠的图块合并模块三部分组成；经过四个Transformer块后的特征图分别为原始图像分辨率的，提取到活性污泥图像的多尺度特征； S32，编码器提取到的多尺度特征中最高级特征，经过金字塔池化模型来提取到更高级的语义信息，最深层的特征包含了更大的感受野，这种大的感受野可以提取多层次特征；为后面的多层语义流对齐模块提供更多的特征信息；多层语义流对齐模块中，为了统一通道的深度，每个特征图都要经过1×1卷积层；两个相邻的特征图中高级特征图和低级特征图分别记为、经过双线性插值上采样至与相同尺寸，便于后续的拼接；经过1×1卷积后的结果与上采样后的结果进行通道维度上的拼接，这样加入不同尺度的特征；随后，经过一个3×3卷积层，提取融合后的特征，得到最后的语义流场，该语义流场记录了两个特征图之间的位置信息；将产生语义流场和进行对齐操作，得到输出的特征图；这使图像在保有全局特征的基础上增加了更多局部信息，实现了一种精细的上采样操作； S33，引入跳跃连接，使经过PPMSFAM后得到的特征图与编码器中产生的四个不同尺度特征图进行拼接，不同尺度的均经过一个线性层，这里的线性层是由多层感知机构成，然后再进行上采样，使特征图大小与经过PPMSFAM后得到的特征图尺寸相一致，便于后续的拼接。

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