发明专利已授权

基于深度学习的尿液有形成分检测方法

📄 申请号：CN202310079228.3 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2023-02-03

公开号

CN117292375B

公开日

2025-12-09

申请人

闽江学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_69

IPC 分类号

G06V20_69 , G06V10_44 , G06V10_54 , G06V10_778 , G06V10_82 , G06N3_04 , G01N33_493 ,

技术画像

所属领域

成分检测深度学习图像识别医学检验技术成分检测

应用场景

临床检验, 尿液分析, 疾病筛查, 肾病辅助诊断, 医疗信息化

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摘要

本发明涉及一种基于深度学习的尿液有形成分检测方法。首先，针对尿液有形成分图像存在背景噪声大、边缘特征弱的难题，本发明在ECA‑Net的全局平均池化特征聚合通道基础上，增加全局最大池化特征聚合通道，保留更多图像边缘信息，进而提出EECA‑Net注意力机制，并在主干网络和颈部网络中加入EECA‑Net注意力机制，增强模型对边缘特征的提取能力；其次，考虑到YOLOv5s参数量较大，本发明分别使用GSConv模块、VoV‑GSCSP模块对主干网络和颈部网络的Conv模块、颈部网络的C3模块进行轻量化处理，降低模型复杂度。实验结果表明，本发明检测精度比YOLOv5s高1.7%，其模型参数量则降低了15%。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于时空上下文的道路障碍物检测方法

当前第 / 件

基于改进YOLOv5s的砖石建筑裂缝检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_69)

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