基于自适应池化模型的害虫图像识别方法
- 专利权人:
- 中国科学院合肥物质科学研究院
- 发明人:
- 陈红波,谢成军,张洁,李瑞,余健,陈天娇,王儒敬,宋良图
- 申请号：
- CN201710103223.4
- 公开号：
- CN106991428A
- 申请日:
- 2017.02.24
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 张祥骞
- 摘要：
- 本发明涉及基于自适应池化模型的害虫图像识别方法，与现有技术相比解决了害虫图像识别率低的缺陷。本发明包括以下步骤：对训练图像进行收集和预处理；训练卷积神经网络模型；对待测图像进行收集和预处理；将测试样本输入经过训练后的卷积神经网络模型，进行害虫图像的自动识别。本发明在卷积神经网络模型的训练过程中，将动态自适应的池化模型用于卷积神经网络的池化过程，使得网络模型在不同的池化域的迭代次数下提取的特征更加准确，致使提取的特征更精确。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
