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适用于训练深度卷积神经网络的图像数据库的构建方法
- 专利权人:
- 浙江大学
- 发明人:
- 何勇,刘子毅,杨国国
- 申请号：
- CN201510248969.5
- 公开号：
- CN104899255A
- 申请日:
- 2015.05.15
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 胡红娟
- 摘要：
- 本发明公开了一种适用于训练深度卷积神经网络的图像数据库的构建方法，包括以下步骤：收集害虫RGB格式的原始图像，识别、标记害虫种类；对所述原始图像进行颜色衰减得到RGB图像和对应的HSV图像；根据RGB图像计算各颜色比例，根据HSV图像计算颜色相似性区域，计算RGB图像的显著性图；阈值化所述的显著性图得二值图像，将二值图像所指代区域作为初始区域，以GrabCut算法在该初始区域内分割害虫目标；根据分割区域裁剪原始图像并放缩至统一尺寸，存储构建数据库。解决了现有技术建立作物害虫数据库时采样困难、标记模糊、尺寸大小不一的问题，也解决了深度卷积神经网络模型训练过程中因为样本数量过少，姿态单一而引起的过拟合问题。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
