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龍圖騰網獲悉浙江省輕工業品質量檢驗研究院;中國計量大學申請的專利一種基于改進的Mask R-CNN神經網絡的羊毛羊絨纖維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：CN114140687B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202111382370.2，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于改進的Mask R-CNN神經網絡的羊毛羊絨纖維識別方法是由盧鴦;瞿瑞德;李子印;孔繁圣;從明芳;韓高鋒設計研發完成，并于2021-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進的Mask R-CNN神經網絡的羊毛羊絨纖維識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像識別技術領域。目的是提供一種基于改進的MaskR?CNN神經網絡的羊毛羊絨纖維識別方法，該方法應具有識別速度快、識別準確率高的特點。技術方案是：一種基于改進的MaskR?CNN神經網絡的羊毛羊絨纖維識別方法，包括以下步驟：1采集若干羊毛羊絨纖維圖像制作成數據集，并對數據集中每張纖維圖像中的每根纖維進行標注；2將數據集輸入改進的MaskR?CNN神經網絡進行訓練，得到訓練好的改進的MaskR?CNN神經網絡；3利用改進的MaskR?CNN神經網絡對羊毛羊絨纖維進行分類識別。

本發明授權一種基于改進的Mask R-CNN神經網絡的羊毛羊絨纖維識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進的MaskR-CNN神經網絡的羊毛羊絨纖維識別方法，包括以下步驟： 1采集若干羊毛羊絨纖維圖像制作成數據集，并對數據集中每張纖維圖像中的每根纖維進行標注； 2將數據集輸入改進的MaskR-CNN神經網絡進行訓練，得到訓練好的改進的MaskR-CNN神經網絡； 3利用改進的MaskR-CNN神經網絡對羊毛羊絨纖維進行分類識別； 所述改進的MaskR-CNN神經網絡包括Transformer主干網絡、PANet中間層、RPN區域提議網絡、ROIAlign網絡、頭部網絡、ReCls重分類網絡、類別損失函數；所述頭部網絡包括全連接層、類別識別分支、預測包圍框分支、預測蒙版分支，類別識別分支中的類別損失函數為softmax函數與交叉熵損失函數； 頭部網絡包括并聯的類別識別分支、預測包圍框分支、預測蒙版分支，并且類別識別分支與預測包圍框分支設置在全連接層之后； 所述ReCls重分類網絡設置在類別識別分支之后； 所述Transformer主干網絡包括六個encoder層和六個decoder層，每個 encoder層包括一個self-attention層和一個feedforward層，每個decoder 層包括一個self-attention層、一個encoder-decoderattention層、一個Feedforward層； 所述PANet中間層包括特征金字塔網絡、自下而上的路徑增強、動態特征池化、全連接層融合； 所述ReCls重分類網絡包括：先對網絡結構中特征圖之后的類別識別分支末端進行修改，在fixedsizefeaturemap中應用maskbranch分支識別出交錯纖維中其中一根纖維對應類別的蒙版，再利用這個蒙版把交錯纖維中另一根纖維篩選出來，對這根纖維進行一次新的分類識別，生成對應類別的蒙版，再將這些單根纖維的蒙版應用于fixedsizefeaturemap中，獲得每根纖維對應的maskedfixedfeaturemap，最后將這些特征送入到fullconnectedlayers中，輸出重分類的纖維類別，形成ReCls重分類網絡； 所述RPN區域提議網絡包括：通過滑動窗口掃描PANet中間層生成的主干特征圖，提出若干個不同大小的矩形候選區域； 所述ROIAlign網絡對RPN網絡輸出的特征圖使用雙線性差值，輸出7×7的特征圖； 所述softmax函數為： ； 其中，V表示整個樣本，i,j表示樣本的序號，n表示樣本的總數，Vj表示第j個樣本，Si表示Vi的softmax值。

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浙江省輕工業品質量檢驗研究院;中國計量大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙路300號6號樓；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”。