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申请/专利权人：广东惠利民有害生物防制工程有限公司
摘要：本申请提供了一种基于卷积神经网络的蚊虫识别方法及识别系统，首先采集多张红外辐射图像；基于预训练的卷积神经网络对所有红外辐射图像进行细节增强，得到多张红外辐射增强图，进而确定每张红外辐射增强图在扩张卷积过程中的扩张残差；进一步提取出各类蚊虫的级联残差，从而得到多个红外级联图像簇，进而确定蚊虫识别过程中各类蚊虫的特征描述子；然后，获取环境温度数据，进而确定环境温度与各个红外级联图像簇的模糊关系，在确定环境温度变化对蚊虫识别的分类干扰量；进而确定各类蚊虫的分类置信值，对目标环境中蚊虫的类型进行分类识别，得到蚊虫的识别结果，可减小运动模糊现象对蚊虫关键特征提取的影响，从而提高蚊虫分类识别的准确性。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的蚊虫识别方法，其特征在于，包括如下步骤：采集目标环境中各类蚊虫的红外辐射图像，进而得到多张红外辐射图像；基于预训练的卷积神经网络对所有红外辐射图像中的蚊虫特征进行细节增强，得到多张红外辐射增强图，进而确定每张红外辐射增强图在扩张卷积过程中的扩张残差；从所有的扩张残差中提取出蚊虫识别过程中各类蚊虫的级联残差，通过所有的级联残差对各张红外辐射增强图进行级联分类，得到多个红外级联图像簇，进而根据各个红外级联图像簇之间的类间差异性确定蚊虫识别过程中各类蚊虫的特征描述子；获取目标环境下的环境温度数据，通过所述环境温度数据中的温度梯度特征确定环境温度与各个红外级联图像簇的模糊关系，根据所有的模糊关系和所有的扩张残差确定级联分类过程中环境温度变化对蚊虫识别的分类干扰量；由所述分类干扰量和所有的特征描述子确定各类蚊虫的分类置信值，根据所有的分类置信值对目标环境中蚊虫的类型进行分类识别，得到蚊虫的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东惠利民有害生物防制工程有限公司 一种基于卷积神经网络的蚊虫识别方法及识别系统
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