[发明专利]基于鼠类识别终端与云计算平台交互的老鼠数量预测方法

权利要求书

1.一种基于鼠类识别终端与云计算平台交互的老鼠数量预测方法，其特征在于，包括：

S1、鼠类识别终端获取多个第一样本红外影像数据；每个第一样本红外影像数据均是在连续的时间窗口中采集得到的；

S2、鼠类识别终端将第一样本红外影像数据输入预先训练得到的第一鼠类识别模型中，以得到所述第一鼠类识别模型输出的第一鼠类识别结果序列以及与第一鼠类识别结果序列对应的第一鼠类识别准确率序列，从而获取与所述多个第一样本红外影像数据分别对应的多个第一鼠类识别结果序列和多个第一鼠类识别准确率序列；其中，所述第一鼠类识别模型是在基于自适应感受野SSD的卷积神经网络模型的基础上训练得到的；

S3、鼠类识别终端根据第一鼠类识别准确率小于预设的准确率阈值的标准，从所有的第一鼠类识别结果序列中提取第一指定鼠类识别结果，并将第一指定鼠类识别结果对应的红外图像标记为待定图像，再将所有的待定图像构成第一待定数据集，将所述第一待定数据集发送给预设的云计算平台；

S4、云计算平台在收到多个第一用户终端发送的权限认证请求的前提下，将所述第一待定数据集中的待定图像发送给多个第一用户终端，并要求第一用户终端的使用者对待定图像进行人工标定；其中，每个第一用户终端至少接收一张待定图像，同一张待定图像至少被发送至多个第一用户终端；终端至少接收一张待定图像；

S5、云计算平台获取多个第一用户终端发送的人工标定结果，并根据所述人工标定结果，将第一待定数据集中的待定图像分类为第一图像、第二图像和第三图像；其中第一图像被人工标定为鼠类的占比大于预设的第一占比阈值，第二图像被人工标定为鼠类的占比小于等于预设的第一占比阈值但大于预设的第二占比阈值，第三图像被人工标定为鼠类的占比小于等于预设的第二占比阈值；所述第一占比阈值大于50%，而所述第二占比阈值小于50%；

S6、云计算平台根据人工标定结果，进行权限判定处理，再将第一图像、第二图像和第三图像发送给鼠类识别终端；

S7、鼠类识别终端对第一样本红外影像数据进行标记标签处理，以将第一样本红外影像数据中第一鼠类识别准确率大于等于预设的准确率阈值对应的红外图像标记上鼠类标签，将第一样本红外影像数据中的第一图像标记上鼠类标签，第一样本红外影像数据中的第三图像标记上非鼠类标签，从而使多个第一样本红外影像数据转换为多个第二样本红外影像数据；

S8、鼠类识别终端判断所述第二图像的数量是否小于预设的数量阈值；

S9、若所述第二图像的数量小于预设的数量阈值，则将第二样本红外影像数据中的第二图像删除，从而使多个第二样本红外影像数据转换为多个第三样本红外影像数据；

S10、鼠类识别终端将所述多个第三样本红外影像数据划分为第三训练红外影像数据和第三验证红外影像数据，并利用所述第三训练红外影像数据对所述第一鼠类识别模型进行再训练处理，以得到第二鼠类识别模型；

S11、鼠类识别终端利用所述第三验证红外影像数据对所述第二鼠类识别模型进行验证，以得到验证结果，并判断验证结果是否为验证通过；

S12、若验证结果为验证通过，则获取待预测的红外影像数据，并将待预测的红外影像数据输入所述第二鼠类识别模型中，以得到所述第二鼠类识别模型输出的第二鼠类识别结果序列和对应的第二鼠类识别准确率序列；

S13、鼠类识别终端根据第二鼠类识别准确率小于预设的准确率阈值的标准，从第二鼠类识别结果序列中提取第二指定鼠类识别结果，并将第二指定鼠类识别结果对应的红外图像构成第二待定数据集，将所述第二待定数据集发送给云计算平台；

S14、云计算平台在收到多个第二用户终端发送的权限认证请求的前提下，将所述第二待定数据集中的图像发送给多个第二用户终端，并要求第一用户终端的使用者对收到的图像进行人工标定；

S15、云计算平台获取多个第二用户终端发送的人工标定结果，并根据人工标定结果，从第二待定数据集中提取一号图像；其中一号图像被人工标定为鼠类的占比大于预设的第一占比阈值；

S16、云计算平台根据多个第二用户终端的人工标定结果，进行权限判定处理，再将一号图像发送给鼠类识别终端；

S17、鼠类识别终端将一号图像记为鼠类图像，再将待预测的红外影像数据中第二鼠类识别准确率大于等于预设的准确率阈值对应的红外图像记为鼠类图像，并根据鼠类图像的数量，预测出老鼠数量；

所述云计算平台根据人工标定结果，进行权限判定处理，再将第一图像、第二图像和第三图像发送给鼠类识别终端的步骤S6，包括：

S601、云计算平台根据人工标定结果，对多个第一用户终端进行聚类，以得到第一聚类、第二聚类、第三聚类、第四聚类、第五聚类和第六聚类；其中，第一聚类中的第一用户终端对收到的待定图像的人工标定结果为鼠类图像，且第一聚类中的第一用户终端收到的待定图像最终被分类为第一图像；第二聚类中的第一用户终端对收到的待定图像的人工标定结果为鼠类图像，且第二聚类中的第一用户终端收到的待定图像最终被分类为第二图像；第三聚类中的第一用户终端对收到的待定图像的人工标定结果为鼠类图像，且第三聚类中的第一用户终端收到的待定图像最终被分类为第三图像；第四聚类中的第一用户终端对收到的待定图像的人工标定结果为非鼠类图像，且第四聚类中的第一用户终端收到的待定图像最终被分类为第一图像；第五聚类中的第一用户终端对收到的待定图像的人工标定结果为非鼠类图像，且第五聚类中的第一用户终端收到的待定图像最终被分类为第二图像；第六聚类中的第一用户终端对收到的待定图像的人工标定结果为非鼠类图像，且第六聚类中的第一用户终端收到的待定图像最终被分类为第三图像；

S602、判定所述第一聚类中的第一用户终端和所述第六聚类中的第一用户终端为权限终端，再将第一图像、第二图像和第三图像发送给鼠类识别终端；

所述云计算平台根据多个第二用户终端的人工标定结果，进行权限判定处理，再将一号图像发送给鼠类识别终端的步骤S16中权限判断处理的方式与所述云计算平台根据人工标定结果，进行权限判定处理，再将第一图像、第二图像和第三图像发送给鼠类识别终端的步骤S6中权限判断处理的方式相同。