[发明专利]基于卷积神经网络的斑石鲷个体识别方法在审
| 申请号： | 202010517103.0 | 申请日： | 2020-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN111666897A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 岳峻;李备备;贾世祥;王庆 | 申请（专利权）人： | 鲁东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 史双元 |
| 地址： | 264025 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于卷积神经网络的斑石鲷个体识别方法，斑石鲷个体识别模型中，目标初定位由三个连续的卷积层、一个核和步长为1的平均池化层组成，经三个连续的卷积层获取的图像中的特征兴趣点区域，平均池化层设置超参数候选框，获取多个特征兴趣点比较集中的区域，以得到目标物体所在图像的大体位置，接着对原始图像进行图像区域分割；II_Net主干卷积神经网络由6层卷积层，4个池化层组成；使用LeakyReLU激活函数作为第一层卷积层的激活函数；基于遗传算法改进的全连接层；使用Alexnet的后三层卷积网络结构以及参数数据；最大池化层为重叠池化结构，且在第二次最大池化时，使用空洞卷积，测试数据通过上述建立的模型进行斑石鲷的个体识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 斑石鲷 个体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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