[发明专利]一种基于TPP-TCCNN的海洋鱼类识别方法有效
| 申请号： | 202110865502.0 | 申请日： | 2021-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN113642429B | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 黄梦醒;黎贞凤;张雨;冯思玲;李玉春;冯文龙;毋媛媛;吴迪 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/46;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08;G06T7/246;G06T7/269 |
| 代理公司： | 海南汉普知识产权代理有限公司 46003 | 代理人： | 麦海玲 |
| 地址： | 570100 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于TPP‑TCCNN的海洋鱼类识别方法，包括下列步骤：采集包含多种鱼类的原始视频，将所述原始视频划分为训练集以及测试集，并对所述训练集的鱼类视频信息进行预处理；对预处理后的鱼类视频信息进行特征提取，获取光流图像；建立双通道卷积神经网络，以光流图像以及RGB图像输入带有金字塔池化层的双通道卷积神经网络中进行训练，获得输出特征，所述RGB图像中所包含的鱼类信息与所述原始视频中的一致；通过softmax分类模型对所述输出特征进行分类训练；将测试集中的鱼类视频信息输入到最终的softmax分类模型中，得到鱼类分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tpp tccnn 海洋 鱼类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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