[发明专利]一种基于两级深度神经网络的生物物种鉴定方法在审
| 申请号： | 202310176058.0 | 申请日： | 2023-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN116188862A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 曹忠;周明财;何锴;余文华;李安隆 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高航知识产权代理有限公司 11530 | 代理人： | 乔浩刚 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及动物学图像识别技术领域，具体为一种基于两级深度神经网络的生物物种鉴定方法，包括，获取生物骨骼图像作为数据集；数据集的结构为属‑种‑个体，将数据集以个体为单位随机8:2划分为训练集和测试集；对训练数据集进行裁剪、零值填充等预处理及数据增强；构建两级鉴定网络；所述的两级鉴定网络中的第一级为属分类鉴定器，对骨骼图像进行属级粗鉴定，第二级为种分类鉴定器，对骨骼图像进行种级的细鉴定。本发明通过骨骼图像先进行高分类单位的鉴定，再进行低分类单位的鉴定，即先鉴定到属再鉴定到种的鉴定策略，具有鉴定准确率高和鉴定效率高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 两级 深度 神经网络 生物 物种 鉴定 方法 | ||
【主权项】：
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