[发明专利]基于轻量化卷积网络的淡水鱼图像实时识别方法在审
| 申请号： | 202110308905.5 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN112966698A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 白静;王艺然;任俊杰;牛林春 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量化卷积网络的淡水鱼图像实时识别方法，旨在解决现有淡水鱼种分类技术中存在的数据集匮乏、特征提取难、识别速度慢的问题。本发明的具体步骤如下：(1)构建淡水鱼图像数据集；(2)构建轻量化深度卷积神经网络；(3)训练深度卷积神经网络；(4)对淡水鱼测试图像进行实时识别；本发明通过构建淡水鱼图像数据集，利用训练好的轻量化深度卷积神经网络，自动对收集到的淡水鱼图像进行实时识别，本发明具有无需手动提取鱼体特征，识别精度高、速度块、消耗硬件资源小的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量化 卷积 网络 淡水鱼 图像 实时 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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