[发明专利]一种基于大数据训练的鸟类图像识别系统及方法在审
| 申请号： | 202011400037.5 | 申请日： | 2020-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN112559785A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 孙月;潘子杰;周脚根 | 申请（专利权）人： | 淮阴师范学院 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06F16/951;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 张成文 |
| 地址： | 223001*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据训练的鸟类图像识别系统及方法，包括信息处理模块、移动端、图像数据库、粗图像数据集、候选图像集和模型训练模块，所述移动端与信息处理模块连接，所述粗图像数据集与信息处理模块连接，所述候选图像集与粗图像数据集连接，所述图像数据库与候选图像集连接，所述模型训练模块与图像数据库和信息处理模块连接。本发明涉及图像识别技术领域，具体是提供了一种基于大数据训练的鸟类图像识别系统及方法，利用深度卷积神经网络为鸟类图像识别建立更加精确的识别模型，相对传统机器学习方法，基于鸟类图像特征的深度卷积网络识别模型优势在于可以自动提取高维的鸟类图像特征，实现鸟类图像特征的自动学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 训练 鸟类 图像 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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