[发明专利]基于网络模型鸟类种群识别分析方法及系统在审
| 申请号： | 201911165623.3 | 申请日： | 2019-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN110969107A | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 孙锬锋;蒋兴浩;喻守彬;董艺;许可 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于网络模型鸟类种群识别分析方法及系统，包括：样本数据库建立步骤：建立训练图片样本数据库，得到用于训练GoogLeNet网络模型的样本数据库；目标检测网络训练步骤：使用开源预训练数据，得到Yolov3目标检测网络a；种类判别网络训练步骤：用不同种类图片样本训练GoogLeNet网络模型，得到精确判别鸟类种类GoogLeNet网络b；视频解帧步骤：对实时输入的待识别视频解帧成待识别图片流。本发明解决了现有方法中存在识别结果中噪声过多过杂问题，极大提高了利用深度学习模型进行鸟类种群识别的效果，识别准确率高，能实时输出、更新识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网络 模型 鸟类 种群 识别 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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