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一种基于深度学习的消化道钩虫发现方法及系统
- 专利权人:
- 电子科技大学
- 发明人:
- 万思琦,杨国强,甘涛,喻雷,刘帅成
- 申请号：
- CN202011023386.X
- 公开号：
- CN112022066A
- 申请日:
- 2020.09.25
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的消化道钩虫发现方法及系统，方法包括以下步骤：S1、得到标注图像；S2、得到训练集；S3、对yolov3模型进行训练；S4、获取目标图像输入训练后的yolov3模型的输出结果；S5、判断输出结果是否为无消化道钩虫，若是则结束当前识别；否则进入步骤S6；S6、获取目标图像前后各N张相邻图像并输入训练后的yolov3模型，得到输出结果集；S7、判断输出结果集中存在消化道钩虫的结果数量是否达到阈值，若是则存在消化道钩虫，并将目标图像中的消化道钩虫圈出；否则不存在消化道钩虫，结束当前识别。本发明解决了现有人工从胶囊内窥镜所拍摄图像中进行消化道钩虫识别费时费力的问题。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
