[发明专利]一种基于卷积神经网络模型的流感毒株蛋胚成活性检测方法有效
| 申请号： | 201710580262.3 | 申请日： | 2017-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN109272004B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 王忠强;耿磊;颜廷玉 | 申请（专利权）人： | 爱科维申科技（天津）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津睿勤专利代理事务所(普通合伙) 12225 | 代理人： | 张伟凤 |
| 地址： | 300000 天津市滨海新*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供一种卷积神经网络模型及其用于流感毒株蛋胚成活性检测方法，卷积神经网络模型包括预训练网络结构和多层卷积网络结构,预训练网络结构与多层卷积网络结构并联设置，多层卷积网络结构与预训练网络结构参数相互独立；检测方法包括以下步骤：采集胚胎图像；对胚胎图像进行预处理，获得处理后胚胎图像；训练卷积神经网络模型；将处理后胚胎图像输入至卷积神经网络模型进行判别。本发明的有益效果是有效的解决了胚胎图像特征不明显、特征提取难度大等问题，提高了准确性，可以满足鸡蛋胚胎成活性检测的需要，采用双分支网络结构的卷积神经网络模型提高了模型泛化能力，增强了整个模型的健壮性，并且具有效率高、处理过程简单等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 模型 流感 毒株蛋胚 成活 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络模型，其特征在于：包括预训练网络结构和多层卷积网络结构,所述多层卷积网络结构内设置有至少一个卷积层和至少一个池化层,所述预训练网络结构与所述多层卷积网络结构并联设置，所述多层卷积网络结构参数与所述预训练网络结构参数相互独立。
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