[发明专利]一种基于显著度检测和神经网络的生物相识别方法在审
| 申请号： | 202010708144.8 | 申请日： | 2020-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN114037988A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 韩美林 | 申请（专利权）人： | 商洛学院 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/74;G06V10/82;G06V10/77;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安启诚专利知识产权代理事务所(普通合伙) 61240 | 代理人： | 冯亮 |
| 地址： | 726099 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于显著度检测和神经网络的生物相识别方法，该方法包括：一、采集图像，进行色彩特征和形态特征的提取，计算图像的显著度，得出同一生物在不同工艺条件下的形态和颜色特征变化规律；二、构建活性污泥中原生动物的视觉显著度检测模型和后生动物的视觉显著度检测模型；三、利用卷积神经网络技术，耦合视觉显著度检测模型，全面分析所有生物相的特征，建立生物相自动识别模型；四、利用生物相自动识别模型对采集的活性污泥图像进行识别。本发明通过分析耦合视觉显著度和深度神经网络的生物相自动识别，设计一个高效且准确率高的神经网络用于污水处理中原生动物与后生动物的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 显著 检测 神经网络 生物 相识 方法 | ||
【主权项】：
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