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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利基于层级自适应与领域驱动的蓝藻图像识别方法及系统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：CN121330405B 。

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：202511795685.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于层级自适应与领域驱动的蓝藻图像识别方法及系统是由焦传耀;胡志国;王永梅设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层级自适应与领域驱动的蓝藻图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了基于层级自适应与领域驱动的蓝藻图像识别方法及系统，在识别方法中，利用改进的暗通道算法增强图像；构建蓝藻生物属性文本数据库并进行同义词替换与句式重组；通过层级自适应SwinTransformer模型提取多尺度视觉特征，结合动态光谱注意力增强关键区域表征；将文本输入Bio‑ALBERT模型，经术语掩码预测与属性关系预训练生成领域优化的语义嵌入；利用图注意力交互网络GAIN构建两层异构图，通过双向图注意力机制计算跨模态关联权重输出跨模态图特征；通过层次化图注意力融合机制建模多尺度跨模态关联，结合对比对齐损失优化模型；实现高精度蓝藻识别。本发明通过多尺度感知、领域语义适配与图结构融合，提升了复杂环境下检测蓝藻的准确性。

本发明授权基于层级自适应与领域驱动的蓝藻图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于层级自适应与领域驱动的蓝藻图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标水样的多光谱图像，利用改进的暗通道算法对图像进行增强处理；暗通道算法包括融合RGB-NIR四维光谱特征并引入动态衰减系数调整近红外通道梯度；利用层级自适应SwinTransformer模型对增强后的图像进行处理，输出多尺度视觉特征向量；在改进的暗通道算法中，以多光谱图像的像素x为中心的邻域Ωx内，对红、绿、蓝以及近红外四个通道的像素值进行最小值操作，计算出图像的暗通道，并引入近红外通道构建四维光谱特征空间RGB-NIR；通过动态衰减系数，对近红外通道梯度实时调整背景抑制；在前面突出暗区域和动态抑制背景的基础上，利用双曲正切的图像恢复策略对原始图像进行增强； 构建蓝藻生物属性文本数据库，利用同义词替换、句式重组及属性关系三元组扩展，对生物属性文本进行增强处理，将增强后的生物属性文本作为领域驱动Bio-ALBERT模型的输入，生成语义嵌入矩阵，矩阵的每行对应一项生物属性特征描述，得到文本特征向量； 通过图注意力交互网络GAIN对齐视觉特征向量与文本特征向量，构建包含底层特征关联层和高层语义聚合层的跨模态多层次图结构，利用视觉节点与文本属性节点构建异构图，利用双向图注意力机制计算跨模态关联权重，聚合生成跨模态图特征矩阵，得到跨模态融合特征，将视觉特征和跨模态融合特征向量输入层次化图融合网络，通过构建两层层级图结构并应用分层注意力机制，自适应融合后输出最终特征向量； 利用提取的融合特征向量进行决策，以识别图像中的蓝藻。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽农业大学，其通讯地址为：230036 安徽省合肥市蜀山区长江西路130号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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