[发明专利]基于深度学习的白带样本自动化检测方法、系统以及存储介质在审
| 申请号： | 202110779075.4 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113450338A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 何虎;刘宇中;李向东;郑国康 | 申请（专利权）人： | 湖南晟瞳科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/70;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙) 43213 | 代理人： | 邓宇 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市长沙高新*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的白带样本自动化检测方法、系统以及存储介质，通过采集白带样本图片，并对白带样本图片中有效成分的类别以及位置进行标注；构建以Faster R‑CNN的神经网络框架为基础的白带检测模型，并用ResNet‑50作为所述白带检测模型的主干特征网络；采用标注好的白带样本图片对所述白带检测模型进行训练，并用训练好的白带检测模型进行白带样本检测。相比现有技术，本技术方案通过将Faster R‑CNN的神经网络框架的主干特征提取网络替换成ResNet‑50，不但能提高检测速度还能保证检测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 白带 样本 自动化 检测 方法 系统 以及 存储 介质 | ||
【主权项】：
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