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申请/专利权人：宁波海关技术中心;中国科学院宁波材料技术与工程研究所
摘要：本发明提供一种基于多任务卷积神经网络的昆虫分级分类方法和装置，属于昆虫识别技术领域，其中方法包括：获取待识别的昆虫图像；对昆虫图像进行图像增强处理，得到处理后的昆虫图像；将处理后的昆虫图像输入至预先构建的识别模型，得到识别模型输出的昆虫图像对应的分级分类结果；其中，识别模型是基于处理后的样本昆虫图像，以及样本昆虫图像的分级分类标签进行训练得到的。本发明提高了昆虫识别的效率、精度和准确性，降低了人力成本。
主权项：1.一种基于多任务卷积神经网络的昆虫分级分类方法，其特征在于，包括：获取待识别的昆虫图像；对所述昆虫图像进行图像增强处理，得到处理后的昆虫图像；将所述处理后的昆虫图像输入至预先构建的识别模型，得到所述识别模型输出的所述昆虫图像对应的分级分类结果；其中，所述识别模型是基于处理后的样本昆虫图像，以及样本昆虫图像的分级分类标签进行训练得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波海关技术中心 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 基于多任务卷积神经网络的昆虫分级分类方法和装置
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