[发明专利]基于图像及分子数据的多模态实蝇识别系统及方法在审
| 申请号： | 202010057695.2 | 申请日： | 2020-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN111310795A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 陈小琳;王江宁;陈莹莹;侯新文;王勇;王书平 | 申请（专利权）人： | 中国科学院动物研究所;中国科学院自动化研究所;上海海关动植物与食品检验检疫技术中心 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F16/583;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100101 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布一种基于世界有害实蝇图像及分子序列的识别方法及系统，包括：建立实蝇图像及分子识别标准7属82种；利用Mask‑R‑CNN模型对图像分割，基于深度学习技术训练AlexNet模型提取特征，采用特征匹配法分类鉴别；基于内嵌BLAST+程序进行序列比对，依据固定比例权重融合图像及分子识别结果，构建集成翅、胸、腹图像及序列的在线识别系统。分数据、核心和应用层，含输入、预处理、识别、结果显示及检索五模块。可分别进行图像、分子或其任意组合的自动识别，并在上述基础上交互识别，最后进行图像和文字复核。兼顾实蝇识别的精度和速度，对单样本识别时间少于90秒，前5正确率在87％‑100％间，具良好的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图像 分子 数据 多模态实蝇 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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