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龙图腾网恭喜广州大学申请的专利一种基于注意力卷积神经网络的菊头蝠识别方法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：CN114758379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210240860.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于注意力卷积神经网络的菊头蝠识别方法是由曹忠;王坤辉;余文华;尚文利;赵文静设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力卷积神经网络的菊头蝠识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的菊头蝠识别方法，包括步骤：S1、对原始图像进行预处理，生成数据集；S2、将数据集随机划分成训练集和测试集；S3、建立注意力卷积神经网络模型VGG16‑CBAM；S4、使用训练集对网络模型进行训练；S5、使用测试集对网络模型进行验证。该基于注意力卷积神经网络的菊头蝠识别方法，通过在卷积神经网络VGG16架构的基础上增加注意力模块CBAM，使模型更加关注于菊头蝠对象的细微特征，提高模型的表征能力，训练出的网络模型VGG16‑CBAM分类精度优于单纯的VGG16网络架构，VGG16‑CBAM识别精度达到92.41％，并且在卷积层输出后增加BNBatchNormalization层，防止梯度消失或梯度爆炸，解决了现有卷积神经网络很难找到完全代表对象的细微特征等问题。

本发明授权一种基于注意力卷积神经网络的菊头蝠识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力卷积神经网络的菊头蝠识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、原始图像预处理及生成数据集由于收集到的菊头蝠图像的储存格式不同，不便于后续处理，因此首先需要将图片格式统一转换为JPEG格式，同时考虑到现有菊头蝠图像并不是单一地对某一特征进行拍摄，造成了原始数据集的图像的菊头蝠特征比较杂乱，对此需要采用脸部特征进行识别分类，并且挑选出脸部特征比较明显的图像作为数据集；S2、数据集划分完成图像的预处理之后，将数据集按照约4:1的比例随机划分成训练集和测试集，其中训练集用于训练网络以确定最佳参数，测试集用于验证网络模型的可靠性和可行性；S3、建立模型建立用于菊头蝠识别分类的注意力卷积神经网络模型VGG16-CBAM，且VGG16-CBAM相对于VGG16卷积神经网络模型而言，在Block4和Block5之间增加了注意力机制模块CBAMConvolutionalBlockAttentionModule,进一步增加VGG16的表征能力，CBAM由通道注意力ChannelAttention和空间注意力SpatialAttention顺序连接组成；S4、模型训练网络模型建立完成后，需要使用训练集去训练模型以得到最佳的网络模型参数，我们根据训练集的数据量将训练集分成若干个批次Batch，其中每个批次的数据量为16张图像，训练过程每个批次的图像随机打乱；S5、模型验证模型训练完成后，需要进一步验证模型的可靠性和可行性，在这一步需要使用测试集去验证网络的可靠性和可行性，在测试网络时禁用BN层和Dropout层，避免权值的改变。

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