[发明专利]基于卷积神经网络的孟德尔果蝇遗传性状批量鉴别方法在审
| 申请号： | 202211106392.0 | 申请日： | 2022-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN115546110A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 皮妍;安钧浩;赵雪莹;蒋科技 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于遗传学与图像智能处理技术领域，具体为一种基于卷积神经网络的孟德尔果蝇遗传性状批量鉴别方法。本发明方法包括使用移动端设备采集果蝇图像，人工标注采集的果蝇定位框、果蝇多性状、果蝇结构关键点数据集；使用随机增强与渐进式增强方法训练模型，使用神经网络量化技术使模型更适合移动端快速运行；利用关键点辅助分类方法，提高长小翅任务的模型可解释性；将多张图像在移动端通过目标检测模型定位图像中每个果蝇的位置，再通过多分类模型区分每个果蝇的长小翅、红白眼与雌雄性状。本发明可以极大地方便实验人员的工作，减少人工重复劳动，节约大量时间并在各个性状分类任务上超过人工分类的准确率，起到标准化的作用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 孟德尔 果蝇 遗传性状 批量 鉴别方法 | ||
【主权项】：
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