[发明专利]一种蚊媒图像自动识别方法

摘要

本发明公开了一种蚊媒图像自动识别方法，建立Faster R‑CNN框架模型，输入蚊媒图像，结合VGG‑16模型对蚊媒图像进行特征提取，采用全卷积神经网络生成与蚊子尸体一一对应的蚊媒提取窗口，将蚊媒提取窗口映射到特征层之上，将每个蚊媒提取窗口基于最大值池化理论划分成固定尺寸的特征层，利用探测分类概率对每个蚊媒提取窗口中的蚊子尸体进行分类；由于采用了Faster R‑CNN框架模型和VGG‑16模型理论，一改传统蚊媒监测系统的纯人工检查监测手段，不仅节省了大量人力物力，并有利于实现对蚊媒的在线实时智能监测功能，可迅速准确获得蚊媒监测结果，操作简单、节省人力，能现场快速检测，可满足大面积的现场检测工作需要以及长期全面高效蚊媒监测的需求，具有很强的实用价值。

主权项

1.一种蚊媒图像自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：A、建立Faster R‑CNN框架模型，输入蚊媒图像；B、结合VGG‑16模型，对蚊媒图像进行特征提取，得到特征层；C、采用全卷积神经网络生成与蚊子尸体一一对应的蚊媒提取窗口；D、将蚊媒提取窗口映射到特征层之上；E、将每个蚊媒提取窗口基于最大值池化理论划分成固定尺寸的特征层；F、利用探测分类概率对每个蚊媒提取窗口中的蚊子尸体进行分类。