[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

说明书

本申请揭示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。获取多个第一样本红外影像数据；获取多个第一鼠类识别结果序列；提取第一指定鼠类识别结果，构成第一待定数据集，发送给云计算平台；发送给多个第一用户终端；分类图像；进行权限判定处理，再发送给鼠类识别终端；转换为多个第二样本红外影像数据；若小于预设的数量阈值，则转换为多个第三样本红外影像数据；得到第二鼠类识别模型；获取红外影像数据，得到第二鼠类识别结果序列；构成第二待定数据集，发送给云计算平台；发送给多个第二用户终端；提取一号图像；将一号图像发送给鼠类识别终端；预测出老鼠数量。从而提高了老鼠数量预测的准确性。

技术领域

本申请涉及到计算机领域，特别是涉及到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。

背景技术

鼠类数量过多，会造成生态失衡，如果能在鼠类数量过多之前，识别出鼠类数量，进而采取针对性的措施，对保持生态平衡，保护农业环境是有益的。但是由于鼠类具有体型小，在野外环境中容易被障碍物遮掩等特点，难以进行有效观测，因此传统方案难以准确预测出鼠类数量。

发明内容

本申请提出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，包括以下步骤：

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；

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；