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申请/专利权人：新立讯科技集团股份有限公司

摘要：本申请的实现精细化图像分类的虫草智能识别方法及装置，涉及图像识别技术领域，通过收集冬虫夏草图像，对每张冬虫夏草图像标注对应的品种标签，对冬虫夏草图像进行数据增强，对图像中的虫草区域与背景区域进行分割，利用分割后的图像构建图像数据集，构建基于ResNet的深度神经网络模型，添加跨域特征融合模块，并设计对抗损失函数，利用图像数据集对模型进行训练，得到用于识别冬虫夏草为不同品种的概率的虫草识别模型，获取实际冬虫夏草图像进行分割，利用虫草识别模型对冬虫夏草进行识别，得到冬虫夏草为每个品种的概率，计算冬虫夏草品种分类的综合评分，选取综合评分最高的品种作为最终的分类结果，实现了虫草图像的精细化分类。

主权项：1.实现精细化图像分类的虫草智能识别方法，其特征在于，包括：收集不同品种的冬虫夏草图像，对每张冬虫夏草图像标注对应的品种标签；对冬虫夏草图像进行数据增强，对冬虫夏草图像中的虫草区域与背景区域进行分割，利用分割后的冬虫夏草图像构建图像数据集；构建基于ResNet的深度神经网络模型，添加跨域特征融合模块，并设计对抗损失函数；利用图像数据集对基于ResNet的深度神经网络模型进行训练，得到用于识别冬虫夏草为不同品种的概率的虫草识别模型；获取实际冬虫夏草图像并利用MaskR-CNN模型进行分割，利用虫草识别模型对冬虫夏草进行识别，得到冬虫夏草为每个品种的概率，计算冬虫夏草品种分类的综合评分，选取综合评分最高的品种作为最终的分类结果；所述构建基于ResNet的深度神经网络模型，添加跨域特征融合模块，并设计对抗损失函数的具体方法为：构建基于ResNet的深度神经网络模型，包括：ResNet骨干网络、跨域特征融合模块、全连接层、域分类器；在ResNet骨干网络的顶部添加跨域特征融合模块；将特征融合后的特征输入全连接层，全连接层输出对冬虫夏草的品种的预测结果，通过softmax激活函数，将预测结果转化为预测该冬虫夏草属于每个品种的概率分数；设计对抗损失函数，用于最小化预测结果和真实的冬虫夏草的品种标签之间的误差，并添加域分类器来区分特征是来自源域或目标域；所述对抗损失函数的计算公式为：，其中，为源域分类损失，为目标域分类损失，δ为平衡源域分类损失和目标域分类损失的权重系数；所述源域分类损失的计算公式为：，其中，为源域中图像数据集的冬虫夏草图像的总数量，表示源域中的第x个冬虫夏草图像样本，表示域分类器预测第x个冬虫夏草图像样本来自源域的概率；所述目标域分类损失的计算公式为：，其中，为目标域中冬虫夏草图像的总数量，表示目标域中的第x个冬虫夏草图像，表示域分类器预测第x个冬虫夏草图像来自目标域的概率。

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