[发明专利]花粉活性识别模型训练方法、系统及识别方法、系统

权利要求书

1.一种花粉活性识别模型训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：

获取训练数据集；所述训练数据集包括多张训练用花粉染色图片；

建立待训练识别模型；所述待训练识别模型为目标检测模型；

利用所述训练数据集对所述待训练识别模型进行训练，得到识别模型。

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述获取训练数据集具体包括：

采用TTC染色法对多个花粉进行染色，得到染色后花粉；

对所述染色后花粉进行拍摄，得到多张训练用花粉染色图片；每一所述训练用花粉染色图片包括多个所述染色后花粉；

对所述训练用花粉染色图片进行标注，得到每一所述训练用花粉染色图片对应的花粉标注文件；

所有所述训练用花粉染色图片和每一所述训练用花粉染色图片对应的花粉标注文件组成训练数据集。

3.根据权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述对所述染色后花粉进行拍摄，得到多张训练用花粉染色图片具体包括：

在显微镜下对所述染色后花粉进行拍摄，得到拍摄图像；

对每一所述拍摄图像进行拆分，得到多张训练用花粉染色图片。

4.根据权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述对所述训练用花粉染色图片进行标注具体包括：

利用标注框分别对所述训练用花粉染色图片中的每一所述染色后花粉进行框选，并标注标签，得到所述训练用花粉染色图片对应的花粉标注文件；所述标注框为所述染色后花粉的最小外接框；所述标签包括具备活性和不具备活性。

5.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述待训练识别模型为YOLO系列深度学习模型、Faster-Rcnn模型或者SSD深度学习模型。

6.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述利用所述训练数据集对所述待训练识别模型进行训练，得到识别模型具体包括：

利用coco数据集对所述待训练识别模型进行预训练，得到预训练后模型；

利用所述训练数据集对所述预训练后模型进行再训练，得到识别模型。

7.一种花粉活性识别模型训练系统，其特征在于，所述训练系统包括：

第一获取模块，用于获取训练数据集；所述训练数据集包括多张训练用花粉染色图片；

构建模块，用于建立待训练识别模型；所述待训练识别模型为目标检测模型；

训练模块，用于利用所述训练数据集对所述待训练识别模型进行训练，得到识别模型。

8.一种花粉活性识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：

获取待识别花粉染色图片；所述待识别花粉染色图片包括多个染色后花粉；

以所述待识别花粉染色图片作为输入，利用识别模型对所述待识别花粉染色图片进行识别，得到花粉活性数据；所述花粉活性数据包括具备活性的花粉数量、不具备活性的花粉数量及花粉总数量。

9.一种花粉活性识别系统，其特征在于，所述识别系统包括：

第二获取模块，用于获取待识别花粉染色图片；所述待识别花粉染色图片包括多个染色后花粉；

识别模块，用于以所述待识别花粉染色图片作为输入，利用识别模型对所述待识别花粉染色图片进行识别，得到花粉活性数据；所述花粉活性数据包括具备活性的花粉数量、不具备活性的花粉数量及花粉总数量。

10.根据权利要求9所述的识别系统，其特征在于，所述识别系统还包括人机交互界面；所述人机交互界面用于根据用户选择向所述第二获取模块提供所述待识别花粉染色图片，并与所述识别模块交互获取并显示所述花粉活性数据。