[发明专利]一种基于深度学习的浮游生物自动检测方法在审
| 申请号： | 202010752646.0 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111898677A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 胡姣婵;李清波;齐雷;赵晓飞;王晓峰;于双和 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的浮游生物自动检测方法，包括：利用采集到的样品制作浮游动植物彩色显微图像数据集；对浮游生物图像数据集进行物种鉴别和分类标注；将浮游生物图像数据集进行图像预处理；将图像数据集按照一定比例分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；将训练数据集和验证数据集输入Faster R‑CNN检测模型中进行训练、并优化网络参数；利用训练好的检测模型对测试集中的图像进行检测；对检测模型进行评估得到各个类别的平均精度以及平均精度均值。该方法借助深度学习的强大优势，让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 浮游生物 自动检测 方法 | ||
【主权项】：
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