[发明专利]一种储粮害虫检测识别方法及装置在审
| 申请号： | 201810220737.2 | 申请日： | 2018-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN108615046A | 公开（公告）日： | 2018-10-02 |
| 发明（设计）人： | 周晓光;党豪;孙沐毅;刘治财;张冠宏;杨海英;杨记好;张驰;石志超 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 100876 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种储粮害虫检测识别方法及装置。所述方法包括：将原始储粮害虫图像输入人工智能分析模型中进行害虫的位置定位和类别判定，所述人工智能分析模型为根据储粮害虫图像组成的数据集进行训练和验证的卷积神经网络；根据位置定位和类别判定的结果，在所述原始储粮害虫图像上标注害虫位置和类别。本发明基于深度学习的目标检测算法和采集到的储粮害虫数据，训练出一个能够正确定位并识别多类储粮害虫的模型，避免了手工设计特征鲁棒性和泛化性差的弊端，提升了检测识别的精度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 储粮害虫 人工智能分析 类别判定 位置定位 害虫 检测 卷积神经网络 目标检测算法 设计特征 图像输入 图像组成 泛化性 鲁棒性 数据集 标注 采集 图像 验证 学习 | ||
【主权项】：
1.一种储粮害虫检测识别方法，其特征在于，包括：将原始储粮害虫图像输入人工智能分析模型中进行害虫的位置定位和类别判定，所述人工智能分析模型为根据储粮害虫图像组成的数据集进行训练和验证的卷积神经网络；根据位置定位和类别判定的结果，在所述原始储粮害虫图像上标注害虫位置和类别。
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