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龍圖騰網恭喜廣州大學申請的專利一種基于注意力卷積神經網絡的菊頭蝠識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114758379B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210240860.7，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種基于注意力卷積神經網絡的菊頭蝠識別方法是由曹忠;王坤輝;余文華;尚文利;趙文靜設計研發完成，并于2022-03-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力卷積神經網絡的菊頭蝠識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注意力卷積神經網絡的菊頭蝠識別方法，包括步驟：S1、對原始圖像進行預處理，生成數據集；S2、將數據集隨機劃分成訓練集和測試集；S3、建立注意力卷積神經網絡模型VGG16?CBAM；S4、使用訓練集對網絡模型進行訓練；S5、使用測試集對網絡模型進行驗證。該基于注意力卷積神經網絡的菊頭蝠識別方法，通過在卷積神經網絡VGG16架構的基礎上增加注意力模塊CBAM，使模型更加關注于菊頭蝠對象的細微特征，提高模型的表征能力，訓練出的網絡模型VGG16?CBAM分類精度優于單純的VGG16網絡架構，VGG16?CBAM識別精度達到92.41％，并且在卷積層輸出后增加BNBatchNormalization層，防止梯度消失或梯度爆炸，解決了現有卷積神經網絡很難找到完全代表對象的細微特征等問題。

本發明授權一種基于注意力卷積神經網絡的菊頭蝠識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力卷積神經網絡的菊頭蝠識別方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、原始圖像預處理及生成數據集由于收集到的菊頭蝠圖像的儲存格式不同，不便于后續處理，因此首先需要將圖片格式統一轉換為JPEG格式，同時考慮到現有菊頭蝠圖像并不是單一地對某一特征進行拍攝，造成了原始數據集的圖像的菊頭蝠特征比較雜亂，對此需要采用臉部特征進行識別分類，并且挑選出臉部特征比較明顯的圖像作為數據集；S2、數據集劃分完成圖像的預處理之后，將數據集按照約4:1的比例隨機劃分成訓練集和測試集，其中訓練集用于訓練網絡以確定最佳參數，測試集用于驗證網絡模型的可靠性和可行性；S3、建立模型建立用于菊頭蝠識別分類的注意力卷積神經網絡模型VGG16-CBAM，且VGG16-CBAM相對于VGG16卷積神經網絡模型而言，在Block4和Block5之間增加了注意力機制模塊CBAMConvolutionalBlockAttentionModule,進一步增加VGG16的表征能力，CBAM由通道注意力ChannelAttention和空間注意力SpatialAttention順序連接組成；S4、模型訓練網絡模型建立完成后，需要使用訓練集去訓練模型以得到最佳的網絡模型參數，我們根據訓練集的數據量將訓練集分成若干個批次Batch，其中每個批次的數據量為16張圖像，訓練過程每個批次的圖像隨機打亂；S5、模型驗證模型訓練完成后，需要進一步驗證模型的可靠性和可行性，在這一步需要使用測試集去驗證網絡的可靠性和可行性，在測試網絡時禁用BN層和Dropout層，避免權值的改變。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣州大學，其通訊地址為：510006 廣東省廣州市大學城外環西路230號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。