申请/专利权人：北京墨迹风云科技股份有限公司

申请日：2020-12-30

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN112686159B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/82;G06N3/08;G09B29/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2021.05.07#实质审查的生效;2021.04.20#公开

摘要：本申请公开了一种过敏植物分布统计方法以及装置，方法包括：将预选区域内多个待识别的图像以及对应的地理位置信息，输入至过敏植物识别模型中，输出各个图像中的过敏植物类别，以及对应的第一概率；针对预选区域，计算过敏植物类别对应的过敏植物数与过敏植物总数的比值，得到各个图像中过敏植物类别对应的第二概率；将第一概率和第二概率求乘积，得到总概率；根据各个图像中过敏植物类别对应的总概率，得到预选区域的过敏植物分布图。不仅提高过敏植物识别准确率，还更清晰的标识出预选区域内过敏植物的分布情况，使得过敏植物分布图包含了其地理位置的分布、浓度信息、以及持续时间等，更加精准的构建过敏植物分布图。

主权项：1.一种过敏植物分布统计方法，其特征在于，包括：将预选区域内多个待识别的图像以及对应的地理位置信息，输入至过敏植物识别模型中，输出各个图像中的过敏植物类别，以及对应的第一概率；针对所述预选区域，计算所述过敏植物类别对应的过敏植物数与过敏植物总数的比值，得到各个图像中过敏植物类别对应的第二概率；将所述第一概率和所述第二概率求乘积，得到总概率；根据各个图像中过敏植物类别对应的总概率，得到所述预选区域的过敏植物分布图；所述过敏植物识别模型训练模块，用于利用过敏植物的训练集训练神经网络模型，得到所述过敏植物识别模型，所述训练集包括所述过敏植物分布图、季节信息、天气信息、植被分布信息以及多张标注图像，所述标注图像包括图像信息和地理位置信息；所述标注图像包括图像信息和地理位置信息；选取softmax函数作为最后一层特征到概率分布的转换公式： 选用交叉熵作为在训练时的损失函数，其公式如下： 其中，第i类过敏植物的评分，是第i类过敏植物的概率值；计算所述过敏植物类别对应的过敏植物数与过敏植物总数的比值为，根据历史数据统计得到预选区域内的初始过敏植物分布图，在初始过敏植物分布图中，获取预选区域内第i种过敏植物类别对应的过敏植物数，以及预选区域内过敏植物总数，并计算二者的比值，得到各个图像中过敏植物类别对应的第二概率Ps，Ps（i）=预选区域内第i种过敏植物类别对应的过敏植物数目该区域内总共的过敏植物的数目。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京墨迹风云科技股份有限公司 过敏植物分布统计方法以及装置

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