[发明专利]一种基于深度神经网络的生物个体物种鉴定方法在审
| 申请号： | 202310209931.1 | 申请日： | 2023-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN116310532A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 曹忠;李安隆;何锴;余文华;周明财;曾伟琪 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京高航知识产权代理有限公司 11530 | 代理人： | 乔浩刚 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的生物个体物种鉴定方法，涉及动物学图像识别技术领域。通过收集生物个体头骨样本的不同方向图像数据为数据集，并基于不分割各个体图片的基准上(同一个体的图片只会存在于相同的数据集)按照8：2的比例划分为“测试集”与“训练集”。同时还会使用包括但不限于旋转、镜像、改变亮度、模糊、随机删除等方法对训练集图像进行数据增强；通过相应算法得到在特定任务中，样本各角度图像数据的权重，值，再通过数据融合的方法得到个体样本的物种鉴定结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 生物 个体 物种 鉴定 方法 | ||
【主权项】：
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