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摘 要:基于超轻量级全卷积神经网络的花卉识别方法,对收集的数据集做清洗与分割处理,采用OTSU算法将数据集中的彩色图像二值化,通过最大连通区域法来标记最大的连通区域,提取出连通区域的位置信息,生成矩阵掩码,并叠加回原始图片获得花卉的分割图;采用迁移学习的方法来训练重量级的花卉分类神经网络,对花卉的分割图进行筛选,将保留下来的花卉分割图构建成新的数据集;构建适用于弱算力平台的超轻量级的卷积神经网络,将新构建的数据集输入到其中进行训练,实现花卉识别分类。本发明所提出的超轻量级神经网络,以及花卉数据集的增广方法相较于现有的其他方法,在速度与精度上都取得了相当大的性能提升。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010476319.7 | 专利名称: | 基于超轻量级全卷积神经网络的花卉识别方法 |
申请日: | 2020-05-29 | 申请/专利权人 | 三峡大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省宜昌市西陵区大学路8号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 智能识别 图像识别 花卉分类搜索 |
公开/公告日: | 2024-02-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111652308B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |