[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的双翅目昆虫识别方法在审
| 申请号： | 202010471036.3 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111652247A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 陈彦彤;王俊生;张献中 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06N3/04;G06K9/62;G06T7/70 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度卷积神经网络的双翅目昆虫识别方法，包括以下步骤：采集双翅目昆虫图像，制作双翅目昆虫图像的数据集；对所述数据集进行数据增强；构建改进的RetinaNet目标检测模型；设置训练参数，通过所述数据集训练所述RetinaNet目标检测模型；基于训练完成的目标检测模型，对所述双翅目昆虫的测试集图像进行分类和定位。本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的双翅目昆虫识别方法，采用RetinaNet目标检测模型，同时加入改进的卷积块注意力模块，改进特征金字塔网络，使得不需要耗费大量的人力物力，也能够解决对手工设计特征依赖的问题，图像采集方法操作简单。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 双翅目 昆虫 识别 方法 | ||
【主权项】：
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