[发明专利]一种基于并行卷积神经网络的昆虫图像识别系统及其方法

摘要

一种基于并行卷积神经网络的昆虫图像识别系统及识别方法，首先大规模采集昆虫图像，再进行图像预处理，形成训练集和测试集。图像识别中，利用并行卷积神经网络，在大批量数据集的基础上完成模型的训练，输出相应特征后利用分类模块对图像进行分类。在用户检索部分，通过移动终端获取图像数据，进行预处理，用户根据系统提供的特征信息条目，添加相应描述信息，将图像和基本信息上传服务器后，利用训练好的模型对图像进行测试，进行相似性度量，从而向用户反馈识别结果，用户对结果进行相似性判断，后台收集用户反馈的识别有误的数据，并再次优化模型，提升昆虫图像识别准确率。

主权项

1.一种基于并行卷积神经网络的昆虫图像识别系统，其特征在于，包括图像获取模块、图像预处理模块、图像定位模块、特征提取模块、图像分类模块、数据库模块、用户交互模块和人工审核模块，所述图像获取模块、所述图像预处理模块、所述图像定位模块、所述特征提取模块和所述图像分类模块构成数据处理与模型训练机构，所述数据处理与模型训练机构连接所述数据库模块，所述数据库模块通过所述用户交互模块与人工审核模块通讯连接，所述人工审核模块对所述数据处理与模型训练机构进行优化；所述图像获取模块，用于采用网络爬虫的方式从互联网上爬取图像；所述图像预处理模块，用于裁剪图像，并对图像进行增强、中值滤波、直方图均衡、去噪、颜色空间变换和位置归一化处理；所述图像定位模块，用于利用目标检测的方法在预处理好的图像上定位昆虫目标位置，再为图像设置标签，按比例分为训练集和测试集；所述特征提取模块，用于利用数据集训练并行卷积神经网络，完成特征值的提取，并保存为特征值矩阵；所述图像分类模块，用于将提取的特征值通过softmax分类；所述数据库模块，用于卷积神经网络训练参数，提取与存储昆虫图像特征和用户信息，收发用户数据，并向用户发送反馈结果；所述用户交互模块，用于获取昆虫图像中昆虫信息，并反馈检索结果；所述人工审核模块，用于针对识别反馈的误差信息改进并行卷积神经网络。