[发明专利]基于深度学习和群体特征的种群细粒度识别与计数方法在审
| 申请号： | 202310961121.1 | 申请日： | 2023-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN116935444A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 鉴海防;郑帅康;王洪昌 | 申请（专利权）人： | 中国科学院半导体研究所;中科院南昌高新技术产业协同创新研究院 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06F18/23;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 郭梦雅 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种于深度学习和群体特征的种群细粒度识别与计数方法。该方法包括：利用预设的密度估计算法从待识别的种群图像中获取表征感兴趣目标位置信息和数量信息的密度分布图；对密度分布图进行灰度处理以生成密度灰度图，并根据种群分布特征，利用预设的种群聚类和定位算法对密度灰度图进行聚类处理和定位处理，得到种群的位置边界信息；根据种群的位置边界信息，利用训练完成的种群细粒度识别模型对待识别的种群图像进行识别，得到种群的类别信息；根据种群的类别信息，利用种群的位置边界信息和密度分布图进行分类计数，得到不同种群的数量信息。本发明同时还提供了一种用于训练种群细粒度识别模型的方法、电子设备以及存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 群体 特征 种群 细粒度 识别 计数 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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