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龍圖騰網獲悉上海市青浦區疾病預防控制中心(上海市青浦區衛生健康監督所)申請的專利融合深度學習模型的圖像驅動蜱蟲檢測梳子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：CN120236302B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510705489.0，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權融合深度學習模型的圖像驅動蜱蟲檢測梳子是由潘引君;潘俊鋒;陳劍鋒;劉天;王鵬莉;何曉清;崔康康;陳紫旖設計研發完成，并于2025-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合深度學習模型的圖像驅動蜱蟲檢測梳子在說明書摘要公布了：本發明公開了融合深度學習模型的圖像驅動蜱蟲檢測梳子，涉及蜱蟲檢測技術領域，包括初始曝光時間配置模塊、圖像數據采集模塊、特征提取與模糊量化模塊、模糊度預測模塊、圖像分類模塊、正常圖像處理模塊、模糊圖像曝光調整模塊；初始曝光時間配置模塊，首先確定適配當前環境和檢測需求的初始曝光時間，并對微型攝像頭進行參數配置。本發明通過深度學習和圖像處理技術精確預測圖像模糊度，區分正常與模糊圖像，并對模糊圖像采用自適應曝光時間調控，減少運動模糊，確保圖像清晰度，提升特征提取準確性，降低誤判概率，及時檢測和清除蜱蟲，減少宿主感染病原體風險。動態曝光調整增強設備在不同環境下的魯棒性和可靠性，顯著提高檢測精度。

本發明授權融合深度學習模型的圖像驅動蜱蟲檢測梳子在權利要求書中公布了：1.融合深度學習模型的圖像驅動蜱蟲檢測梳子，其特征在于，包括初始曝光時間配置模塊、圖像數據采集模塊、特征提取與模糊量化模塊、模糊度預測模塊、圖像分類模塊、正常圖像處理模塊、模糊圖像曝光調整模塊； 初始曝光時間配置模塊，首先確定適配當前環境和檢測需求的初始曝光時間，并對微型攝像頭進行參數配置； 圖像數據采集模塊，拍照完成后，全面獲取圖像的各項信息，為后續的特征提取提供完整的數據支持； 特征提取與模糊量化模塊，在獲得完整圖像數據后，通過圖像處理技術提取出與圖像模糊相關的特征信息，對提取的特征信息進行特征工程處理，初步量化因運動模糊而產生的影像失真，為后續的模糊度判斷提供基礎； 模糊度預測模塊，將經過特征工程處理后的模糊特征輸入到事先訓練好的深度學習模型中，通過深度學習模型對當前圖像的模糊度進行預測； 圖像分類模塊，根據深度學習模型預測的結果，將拍攝的圖像劃分為正常影像圖像和模糊影像圖像； 正常圖像處理模塊，對于正常影像圖像，繼續保持初始曝光時間對微型攝像頭拍照時進行曝光，并進行后續的蜱蟲特征提取、識別以及定位； 模糊圖像曝光調整模塊，對于模糊影像圖像，根據圖像的影像模糊度預測結果，采用模糊邏輯算法對初始曝光時間進行自適應調控，縮短微型攝像頭拍照時的實際曝光時長，降低因運動產生的模糊效應，待圖像被確定為正常影像圖像時再進行后續的蜱蟲特征提取、識別以及定位； 對于模糊影像圖像，根據圖像的影像模糊度預測結果，采用模糊邏輯算法對初始曝光時間進行自適應調控，具體的步驟如下： 在處理模糊影像圖像時，首先通過深度學習模型計算得到圖像的模糊量化系數，量化圖像的模糊程度，為了對圖像進行有效的曝光調整，將模糊量化系數與預設的模糊量化系數參考閾值進行比較，基于模糊邏輯算法，根據兩者之間的差值計算出曝光調整因子，具體的曝光調整因子計算公式為：，其中，是模糊推理的增益系數，用于調節曝光時間調整的靈敏度； 基于生成的曝光調整因子對初始曝光時間進行調整，以優化拍攝質量，具體的調整表達式為：，其中，是調整后的曝光時間，即實際使用的曝光時間，是初始曝光時間，是曝光調節系數，控制曝光時間變化的幅度。

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上海市青浦區疾病預防控制中心(上海市青浦區衛生健康監督所)，其通訊地址為：201703 上海市青浦區崧潤路418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”。