[发明专利]基于深度迁移学习的植物气孔密度和开度识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110257061.6 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112949517B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 杨晓慧;李帆;吴明慧;郭思义;李勇;杨利军;郑晨;郗梓钧 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州立格知识产权代理有限公司 41126 | 代理人： | 崔卫琴 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度迁移学习的植物气孔密度和开度识别方法，包括步骤：1）将部分气孔图像进行气孔及气孔内壁双目标标注，作为训练集、验证集，其余作为测试集；2）基于训练集和验证集进行模型训练和优化，当损失函数收敛到最小值时，保存当前模型；3）载入训练后的模型，对测试集图像进行智能识别定位、标注，自动计算得到气孔密度；4）对智能定位后的气孔内壁进行拟合计算，生成对应的气孔开度表型数据文件；5）系统将检测定位及拟合效果可视化呈现给用户，用户可根据需要做参数调整，直至满意。本发明能自动且高效精准地对气孔密度及开度进行智能检测识别和分析，并自动生成相应的表型数据，方便后续研究。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 迁移 学习 植物 气孔 密度 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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