发明专利 已授权

一种基于深度迁移聚类学习的深海动物新物种识别方法

📄 申请号:CN202211299614.5 📄 发布日:2026/09/07

著录项目信息

申请日
2022-10-24
公开号
CN115690566B
公开日
2024-01-19
申请人
广东工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

深海生物调查, 海洋生态监测, 海洋生物分类, 新物种发现, 水下图像识别

摘要

本发明公开了一种基于深度迁移聚类学习的深海动物新物种识别方法及系统,该方法包括:拍摄深海动物照片并进行预处理,得到预处理后的图片;构建已知类别分类网络和未知类别分类网络,训练网络并学习新物种特征,得到深度迁移聚类学习模型;基于深度迁移聚类学习模型对预处理后的图片进行物种识别。该系统包括:拍摄模块、模型构建模块和识别模块。通过使用本发明,能够对所发现的深海动物进行物种归类标注以及对潜在深海动物新物种的识别。本发明作为一种基于深度迁移聚类学习的深海动物新物种识别方法及系统,可广泛应用于图像识别领域。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN115690566B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图2
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