[发明专利]基于SpineNet算法的生态生物识别方法

权利要求书

1.基于SpineNet算法的生态生物识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集多个生物图像；

S2对采集的生物图像数据进行处理，得到处理后的生物图像；

S3通过SpineNet网络模型对待识别生物图像进行特征提取处理，获取待识别生物图像的生物特征；

S4通过SPP层对生物特征进行池化处理，获取固定尺寸的生物特征；

S5对固定尺寸的生物特征进行特征尺度扩展处理，获取多种尺度的车辆特征；

S6通过FPN提出自上而下的连接方式，将不同尺度的特征图信息进行融合，得到融合后的特征图；

S7通过预先获取的候选区域框对融合后的特征图进行生物检测与识别。

2.根据权利要求1所述的基于SpineNet算法的生态生物识别方法，其特征在于，所述步骤S2通过Image模型对采集的生物图像进行处理，以得到待识别生物图像，其中，处理包括：随机裁剪、随机缩放、随机水平翻转、以及随机颜色抖动处理。

3.根据权利要求1所述的基于SpineNet算法的生态生物识别方法，其特征在于，所述步骤S3对待识别生物图像依次进行第一卷积处理、最大池化处理、重采样处理和第二卷积处理后获取待识别生物图像的生物特征。

4.根据权利要求1所述的基于SpineNet算法的生态生物识别方法，其特征在于，所述生态生物识别请求包括：信息搜索请求、图片搜索请求、待识别对象描述信息中的一种或多种。

5.根据权利要求1所述的基于SpineNet算法的生态生物识别方法，其特征在于，所述步骤S2对采集的生物图像数据进行色彩处理，将生物图像进行RGB转换，生成RGB颜色空间数据，对RGB颜色空间数据进行白化二值处理，即识别在RGB颜色空间数据中色调为白色的像素。

6.根据权利要求1所述的基于SpineNet算法的生态生物识别方法，其特征在于，所述步骤S2还采用混合滤波方法对生物图像做降噪处理。

7.根据权利要求1所述的基于SpineNet算法的生态生物识别方法，其特征在于，所述步骤S1采集生物图像时，获取湖面生物检测采集点的时间和位置，并进行存储。

8.根据权利要求1所述的基于SpineNet算法的生态生物识别方法，其特征在于，所述步骤S7在识别出生物图像类别后进行提示，并进行标记及记录。