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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种面向溺亡诊断的硅藻小目标检测方法与装置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：CN120032166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510089779.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向溺亡诊断的硅藻小目标检测方法与装置是由吴艳娟;李梓亮;张纯霖;陈泽昊;黎凡;项德杰;江芡;杨珉浩;赵建;洪彬;康晓东;韩浩杰;刘超;陈旭东;石河;邓杰航;苏秦;顾国生设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向溺亡诊断的硅藻小目标检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向溺亡诊断的硅藻小目标检测方法与装置，该方法包括：S1：采集硅藻图像数据集，对图像及格式进行处理；S2：利用多层卷积提取图像特征，生成多尺度特征图；S3：构建特征增强与选择模块SFE强化退化区域的响应和强化边缘信息，生成边界强化特征图；S4：构建多尺度正反卷积模块MPNC对边界强化特征图进行局部增强，生成增强特征图；S5：利用加权融合对不同分辨率的增强特征图进行跨尺度信息整合，并输出目标边界框和对应的类别预测结果。通过本发明，能够有效解决小目标硅藻在检测中特征表达弱、复杂背景下检测效果不佳的问题。本发明作为一种基于多尺度特征感知的小目标硅藻检测方法和装置，可广泛应用于显微图像处理、分类等领域。

本发明授权一种面向溺亡诊断的硅藻小目标检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种面向溺亡诊断的硅藻小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：采集硅藻检测图像数据集，对图像及格式进行处理； S2：利用多层卷积提取图像特征，生成多尺度特征图； S3：构建特征增强与选择模块SFE强化退化区域的响应和强化边缘信息，生成边界强化特征图； 其中，S3包括以下步骤： S3.1：构建特征增强与选择模块SFESelectiveFeatureEnhancer； S3.2：将YOLO11主干网输出的多尺度特征图利用池化和卷积操作提取多尺度特征图中退化区域的全局特征i=2,3,4； S3.3：利用离散小波变换DWT加强全局特征的边缘信息，并加权融合全局特征和加强后的边缘特征生成边界强化特征； S4：构建多尺度正反卷积模块MPNCMulti-scalePositive-NegativeConvolution对边界强化特征图进行局部增强，生成增强特征图； S5：利用加权融合对不同分辨率的增强特征图进行跨尺度信息整合，并输出目标边界框和对应的类别预测结果。

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