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公开(公告)号：CN117467544A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311430389.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种气生叶附生藻类的分离纯化方法，依次包括以下步骤：在采集的高等植物叶片上选择3‑5个点，在每个点刮取藻落，加入蒸馏水中，室温放置超过2h，震荡，得到悬浮藻液；稀释后，涂布到BG11固体培养基平板上，然后室内培养，直至平板上出现肉眼可见的单藻落；按照每间隔一个孔接种一次的方式，接种到加入BG11液体培养基的96孔板中，然后室内培养，直至每个孔中的藻长到肉眼可见的绿色；将每个孔中的藻液转移至加入BG11液体培养基的12孔板中，然后室内培养，直至每个孔中的藻长到绿色，每一个孔内即为一株分离纯化的藻株。采用本发明的方法能够批量操作分离纯化气生叶附生藻类，简单、便捷、高效。
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公开(公告)号：CN119223724A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411592758.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
IPC: G01N1/40
Abstract: 本发明公开一种浮游藻类样品批量自动浓缩装置及方法，属于水生生物监测技术领域，包括固定底座，固定底座一端设置有沉淀台，沉淀台可升降；升降机构，固接于固定底座中部；虹吸机构，包括引流器，引流器顶面低于沉淀台顶面，引流器设有排水口和若干入水口，入水口连通有软管，软管连通有虹吸导管，虹吸导管固接有吸水导管，若干虹吸导管与升降机构活动端固定连接，若干吸水导管纵向设置于沉淀台上方。本发明可同时对若干浮游藻类样品进行批量浓缩，高效快捷。
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公开(公告)号：CN114612490B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210263823.8
申请日：2022-03-17
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开一种基于显微镜图像的栅藻类细胞统计方法，包括步骤一、图像预处理后获得增强对比度后的图像，步骤二、图像二值化处理获得二值图像，步骤三、根据二值图像检测栅藻类细胞并计算出外轮廓数据，步骤四、计算栅藻类细胞属性，步骤五、结合二值图像和栅藻类细胞属性数据统计栅藻类细胞个数并对检测结果进行修正；本发明利用了栅藻类细胞的特征，对细胞个数进行了统计、估算和修正，统计效果比传统的深度学习模型更好，同时无需在深度学习模型中直接检测栅藻类细胞，减少了数据标注工作，提高了模型训练和模型优化的效率，且本发明方法为独立的模块，便于算法后期的优化和维护。
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公开(公告)号：CN114612333B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210263827.6
申请日：2022-03-17
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明提出一种基于显微镜图像的微囊藻类细胞统计方法，包括步骤一、图像预处理，步骤二、图像二值化，步骤三、计算细胞密度分布图，步骤四、修正细胞尺寸，步骤五、统计微囊藻类细胞个数；本发明利用藻类细胞区域均值和方差特征，有效地计算出藻类细胞密度分布图，并对密度分布稀疏的图像采用斑点检测的方法修正了微囊藻类细胞的像素尺寸，不仅降低了细胞间重叠引起的统计误差，也提高了细胞个数统计的精度；同时，本发明不需要在深度学习模型中直接检测微囊藻类的细胞，减少了数据标注工作，提高了模型训练和模型优化的效率，且本发明方法为独立的模块，便于算法后期的优化和维护。
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公开(公告)号：CN116311243B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310284698.3
申请日：2023-03-22
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 , 武汉大江锐视生态科技有限公司 , 武汉润江生态科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于显微镜图像的藻类检测方法及系统，包括以下步骤：S1：采集水样不同液层的图像数据，获得序列图像；S2：计算所述序列图像的清晰度；S3：从所述序列图像中筛选出清晰度满足预设要求的图像数据；S4：构建藻类深度学习模型，利用所述藻类深度学习模型，在筛选出来的每张清晰图像上检测藻类种属和对应的像素坐标；S5：对所有筛选出来的清晰图像上检测出来的藻类结果进行合并，实现单视野下多液层藻类检测的目标。本发明将不同液层采集的清晰图像数据进行藻类检测与识别，然后将它们的检测结果进行合并，可以实现单视野下多液层藻类检测的目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116597441A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310576009.6
申请日：2023-05-22
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 , 武汉大江锐视生态科技有限公司 , 武汉润江生态科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图像模式识别的藻类细胞统计方法及系统，包括以下步骤：获取藻类图像，构建藻类检测模型，将藻类图像输入藻类检测模型，得到藻类检测结果，通过藻类检测结果从藻类图像中截取得到盘星藻类图像；构建盘星藻类细胞深度学习检测模型；基于训练好的盘星藻类细胞深度学习检测模型和盘星藻类图像得到盘星藻类细胞检测结果；基于盘星藻类细胞检测结果和盘星藻类图像计算盘星藻类细胞完整性；基于盘星藻类细胞完整性，得到盘星藻类图像中的盘星藻细胞个数。本发明不仅对于正常形态的盘星藻类具有较好的细胞统计精度，对于残缺、破损或形态不规整的盘星藻类也可以精确地统计出它的细胞个数。
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公开(公告)号：CN114511851A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210113207.4
申请日：2022-01-30
Applicant: 南水北调中线干线工程建设管理局 , 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明涉及一种基于显微镜图像的游丝藻类细胞统计方法，包括：获取游丝藻类彩色细胞图像，基于彩色细胞图像，计算颜色显著性特征，并对颜色显著性特征进行二值化处理，得到颜色显著性特征二值图像；基于颜色显著性特征二值图像，对游丝藻类细胞进行检测，得到检测结果，并对检测结果进行验证；若在颜色显著性特征二值图像中未检测到完整的游丝藻类细胞，则选择灰度特征二值图像重新进行检测，得到检测结果，并继续对检测结果进行验证；基于颜色显著性特征二值图像检测结果和灰度特征二值图像检测结果，统计游丝藻类细胞个数。本发明充分考虑了游丝藻类细胞的图像特征，通过颜色显著性特征与灰度特征相结合的方式，获得更加精确的统计结果。
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公开(公告)号：CN114511530B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210099792.7
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国南水北调集团中线有限公司河南分公司 , 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于显微镜图像的鱼腥藻类细胞统计方法,包括以下步骤：步骤⑴图像预处理：增强图像的对比度；步骤⑵图像二值化：找出图像中鱼腥藻类区域；步骤⑶计算鱼腥藻类最小外接矩形：计算二值图像的外轮廓，并找到这些轮廓的最小外接矩形；步骤⑷检测鱼腥藻类二值图像：根据鱼腥藻类最小外接矩形，生成用于细胞统计的鱼腥藻类二值图像；步骤⑸计算鱼腥藻类细胞个数：通过步骤⑷计算的二值图像来统计鱼腥藻类细胞个数。本发明能够解决相同分辨率下鱼腥藻细胞尺寸不一致的问题，提高了统计精度，也增强了细胞个数统计的适用性。
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公开(公告)号：CN116597441B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310576009.6
申请日：2023-05-22
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 , 武汉大江锐视生态科技有限公司 , 武汉润江生态科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图像模式识别的藻类细胞统计方法及系统，包括以下步骤：获取藻类图像，构建藻类检测模型，将藻类图像输入藻类检测模型，得到藻类检测结果，通过藻类检测结果从藻类图像中截取得到盘星藻类图像；构建盘星藻类细胞深度学习检测模型；基于训练好的盘星藻类细胞深度学习检测模型和盘星藻类图像得到盘星藻类细胞检测结果；基于盘星藻类细胞检测结果和盘星藻类图像计算盘星藻类细胞完整性；基于盘星藻类细胞完整性，得到盘星藻类图像中的盘星藻细胞个数。本发明不仅对于正常形态的盘星藻类具有较好的细胞统计精度，对于残缺、破损或形态不规整的盘星藻类也可以精确地统计出它的细胞个数。
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公开(公告)号：CN114418994B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210060054.1
申请日：2022-01-19
Applicant: 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于显微镜图像的脆杆群体藻类细胞统计方法，包括：获取所述脆杆群体藻类细胞的图像数据；对所述图像数据进行处理，获得所述脆杆群体藻类细胞的排列长度；基于所述排列长度获得脆杆群体内的细胞个数。本发明采用图像模式识别技术来统计脆杆群体内细胞的准确率更高；且适用范围广，无论是较大的脆杆群体藻类还是小的脆杆群体藻类，识别效果都很稳定。
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