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一种基于深信度网络的害虫图像自动识别方法
- 专利权人:
- 中国科学院合肥物质科学研究院
- 发明人:
- 王儒敬,洪沛霖,谢成军,李瑞,张洁,宋良图,董伟,周林立,郭书普,张立平,黄河,聂余满
- 申请号：
- CN201410337568.2
- 公开号：
- CN104077580A
- 申请日:
- 2014.07.15
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2014
- 代理人:
- 奚华保
- 摘要：
- 本发明提供一种基于深信度网络的害虫图像自动识别方法，包括以下步骤：对收集的若干训练图像进行预处理，得到若干训练样本，对训练样本进行HOG特征提取，形成训练样本的联合图像特征向量；构造基于受限玻尔兹曼机的深信度网络，将训练样本的联合图像特征向量输入构造的深信度网络，完成对深信度网络的训练；对待测害虫图像进行预处理，得到测试样本，对测试样本进行HOG特征提取，形成测试样本的联合图像特征向量；将测试样本的联合图像特征向量输入训练完成的深信度网络，识别得到待测害虫图像的类别。本发明能够提高害虫识别的准确率，增强害虫识别算法的鲁棒性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
