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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利花粉颗粒识别方法、装置、电子设备及存储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：CN117315336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311186350.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权花粉颗粒识别方法、装置、电子设备及存储介质是由祖宝开;曹通;句福娇;李亚芳;王宏远设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本花粉颗粒识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种花粉颗粒识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于机器视觉技术领域，所述方法包括：获取待识别花粉颗粒图像；将所述待识别花粉颗粒图像输入至花粉类型识别联合模型，得到所述花粉类型识别联合模型输出的所述待识别花粉颗粒图像对应的花粉类型；所述花粉类型识别联合模型用于对所述待识别花粉颗粒图像进行图像超分辨率重建，并对重建得到的图像进行识别，确定所述待识别花粉颗粒图像对应的花粉类型；所述花粉类型识别联合模型是基于花粉颗粒图像样本及对应的花粉类型标签训练得到的。本发明可以有效识别出待识别花粉颗粒图像对应的花粉类型，无需人工介入，提升花粉颗粒识别效率的同时，也大幅提升了花粉类型的识别精度。

本发明授权花粉颗粒识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种花粉颗粒识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别花粉颗粒图像； 花粉类型识别联合模型包括基于Transformer的超分辨率模型和SwinTransformer模型；所述花粉类型识别联合模型还包括高频信息提取模块；所述高频信息提取模块包括依次连接的平均池化层、上采样层、第一叠加层、卷积层和第二叠加层； 将所述待识别花粉颗粒图像输入至所述花粉类型识别联合模型，得到所述花粉类型识别联合模型输出的所述待识别花粉颗粒图像对应的花粉类型，包括： 将所述待识别花粉颗粒图像输入至所述基于Transformer的超分辨率模型，得到所述基于Transformer的超分辨率模型输出的所述待识别花粉颗粒图像对应的超分辨率图像；得到所述超分辨率图像之后，所述方法还包括： 将所述超分辨率图像输入至所述高频信息提取模块进行图像高频信息提取，得到所述高频信息提取模块输出的所述超分辨率图像对应的高频特征图像；得到所述高频特征图像，包括： 将所述超分辨率图像输入至所述平均池化层，得到所述平均池化层输出的第一特征图像； 将所述第一特征图输入至所述上采样层，得到所述上采样层输出的第二特征图像； 将所述超分辨率图像和所述第二特征图像输入至所述第一叠加层进行像素作差，得到所述第一叠加层输出的第三特征图像； 将所述第三特征图像输入至所述卷积层，得到所述卷积层输出的第四特征图像； 将所述第四特征图像和所述超分辨率图像输入至所述第二叠加层进行像素求和，得到所述第二叠加层输出的所述超分辨率图像对应的高频特征图像； 将所述超分辨率图像对应的高频特征图像输入至所述SwinTransformer模型，得到所述SwinTransformer模型输出的所述待识别花粉颗粒图像对应的花粉类型；所述花粉类型识别联合模型用于对所述待识别花粉颗粒图像进行图像超分辨率重建，并对重建得到的图像进行识别，确定所述待识别花粉颗粒图像对应的花粉类型；所述花粉类型识别联合模型是基于花粉颗粒图像样本及对应的花粉类型标签训练得到的。

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