[发明专利]一种基于自上而下深度学习架构的昆虫关键点自动标注方法及应用在审
| 申请号： | 202110756718.3 | 申请日： | 2021-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN113516734A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 宁静;孙一 | 申请（专利权）人： | 西湖大学 |
| 主分类号： | G06T11/40 | 分类号： | G06T11/40;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州知闲专利代理事务所(特殊普通合伙) 33315 | 代理人： | 黄燕 |
| 地址： | 310024 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于自上而下深度学习架构的昆虫关键点自动标注方法及应用。其中，自动标注方法包括：(1)从原始图像中分割出交互单元的轮廓；从每个交互单元轮廓中分割出昆虫个体的椭圆区域，对椭圆区域进行处理得到中心化图像；(2)对中心化图像中的昆虫个体进行人工标注关键点，得到昆虫个体关键点的数据集，以该数据集为训练集构建神经网络模型；(3)对待处理原始图像进行步骤(1)处理，得到待标注的中心化图像，利用上述神经网络模型对待标注中心化图像自动标注关键点；(4)对已标注关键点的中心化图像进行处理，得到关键点在对应交互单元轮廓中的坐标。本发明自动标注方法，识别速度快，准确度高，能够识别处于复杂环境或重叠状态的个体。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自上而下 深度 学习 架构 昆虫 关键 自动 标注 方法 应用 | ||
【主权项】：
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