[发明专利]一种基于深度学习的舌象体质分类方法在审
| 申请号： | 202310690303.X | 申请日： | 2023-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN116665252A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 吴庆涛;王琳;张明川;朱军龙;卜卫锋;郑瑞娟;张茉莉;冀治航;赵旭辉;刘牧华 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 毛若鹏 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的舌象体质分类方法，先获取舌象数据并进行预处理，然后舌象预处理图片输入Deeplabv3+改进模型进行舌体分割，得到舌象分割特征图，然后采用融合增强式自适应分流注意力机制的EdgeNeXt网络对舌象进行分类，通过对Deeplabv3+模型进行了改进，在其中增加了CBPN注意力模块，能够避免舌象分割任务中复杂背景和嘴唇区域分割不彻底、舌象边缘不光滑以及舌体凹陷处分割后产生漏洞的情况，提高模型特征提取能力，改善舌体分割效果；在EdgeNeXt网络的原始模型中加入增强式自适应分流注意力模块，能够避免舌象中体质鉴别性区域多样化、传统手工特征提取时存在底层特征信息表达不充分、单一注意力机制效果不明显的情况，提升了舌象分类的智能度和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 体质 分类 方法 | ||
【主权项】：
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