[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的鱼类图像分类方法有效
| 申请号： | 201810984130.1 | 申请日： | 2018-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN109190695B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 郑海永;邱晨晨;俞智斌 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 重庆敏创专利代理事务所(普通合伙) 50253 | 代理人： | 陈千 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种基于深度卷积神经网络的鱼类图像分类方法，涉及水下计算机视觉技术领域。该方法采集水下鱼类图像，构建鱼类图像数据集；选取预训练集ImageNet以及鱼类数据集Fish4Knowledge；构建基于B‑CNNS的卷积神经网络模型，按样本数量大小依次将所述三个数据集输入到所述网络模型中，通过训练和迭代反馈，得到所述鱼类图像数据集中鱼类图像的类别标签。该方法借助样本量较少的数据集即可实现较为理想的鱼类识别准确率，为鱼类生态系统的进一步研究提供了基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 鱼类 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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