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[發(fā)明專利]基于GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型鳥類種群識別分析方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710798317.8 申請日: 2017-09-06
公開(公告)號: CN107729363B 公開(公告)日: 2021-08-17
發(fā)明(設(shè)計)人: 蔣興浩;孫錟鋒;許可 申請(專利權(quán))人: 上海交通大學(xué)
主分類號: G06F16/51 分類號: G06F16/51;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 上海漢聲知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31236 代理人: 郭國中
地址: 200240 *** 國省代碼: 上海;31
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 googlenet 網(wǎng)絡(luò) 模型 鳥類 種群 識別 分析 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型鳥類種群識別分析方法,其特征在于,包括如下步驟:

步驟S1,建立訓(xùn)練圖片樣本數(shù)據(jù)庫,得到用于訓(xùn)練GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型的樣本數(shù)據(jù)庫;

步驟S2,用不同種類圖片樣本訓(xùn)練GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型,得到用于判別是否為鳥類圖片的GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)a;

步驟S3,用不同種類鳥類圖片訓(xùn)練GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型,得到用于精確判別鳥類種類的GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)b;

步驟S4,對實時輸入的待識別視頻解幀成待識別圖片流;

步驟S5,對步驟S4中得到的圖片流中的每一幀圖片,依次輸入GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)a,判別是否為鳥類圖片;

步驟S6,若步驟S5中判斷為是,則將該圖片輸入GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)b,識別得到圖片包含的鳥類種類;

步驟S7,步驟S4中圖片流經(jīng)步驟S5~步驟S6的兩次識別后得到圖片識別結(jié)果流,并從圖片識別結(jié)果流中輸出最終識別結(jié)果;

所述步驟S1包括如下步驟:

步驟S1.1,用MySQL制作樣本管理工具建立包含不同種類圖片的樣本數(shù)據(jù)庫a;

步驟S1.2,用MySQL制作樣本管理工具建立包含不同種類鳥類圖片的樣本數(shù)據(jù)庫b;

所述步驟S7包括如下步驟:

步驟S7.1,從圖片識別結(jié)果流中依次取連續(xù)5幀圖片的識別結(jié)果;

步驟S7.2,統(tǒng)計5幀結(jié)果中出現(xiàn)鳥類的種類及鳥類種類出現(xiàn)的頻次,得到出現(xiàn)頻次最多的鳥類種類,作為此5幀的鳥類識別結(jié)果;

步驟S7.3,判斷步驟S7.2中得到的識別結(jié)果與前5幀得到的識別結(jié)果是否相同,若相同則返回步驟S7.1和步驟S7.2,若不同則更新顯示結(jié)果;

步驟S7.4,重復(fù)步驟S7.1~步驟S7.3,直至圖片識別結(jié)果流中沒有未讀取的識別結(jié)果為止。

2.如權(quán)利要求1所述的基于GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型鳥類種群識別分析方法,其特征在于,所述步驟S1.1和S1.2中,建立樣本數(shù)據(jù)庫a和樣本數(shù)據(jù)庫b均包括如下步驟:

步驟a,用MySQL制作能夠?qū)崿F(xiàn)建立、管理用戶數(shù)據(jù)庫功能的樣本管理工具;

步驟b,在樣本管理工具中新建圖片數(shù)據(jù)庫;

步驟c,在新建圖片數(shù)據(jù)庫中新建圖片類別;

步驟d,錄入圖片樣本記錄,每個圖片樣本記錄均包括樣本ID、樣本名稱和樣本路徑;

其中,樣本數(shù)據(jù)庫a包含多種鳥類和非鳥類類型的圖片;樣本數(shù)據(jù)庫b包含多種不同種類的鳥類圖片。

3.如權(quán)利要求2所述的基于GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型鳥類種群識別分析方法,其特征在于,所述步驟S2包括如下步驟:

步驟S2.1,從樣本數(shù)據(jù)庫a中讀出圖片樣本記錄;

步驟S2.2,以圖片樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),以樣本ID作為標(biāo)簽,訓(xùn)練GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型。

4.如權(quán)利要求2所述的基于GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型鳥類種群識別分析方法,其特征在于,所述步驟S3包括如下步驟:

步驟S3.1,從樣本數(shù)據(jù)庫b中讀出圖片樣本記錄;

步驟S3.2,以圖片樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),以樣本ID作為標(biāo)簽,訓(xùn)練GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型。

5.如權(quán)利要求1所述的基于GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)模型鳥類種群識別分析方法,其特征在于,所述步驟S4中,用openCV工具將實時輸入的待識別視頻解幀成待識別圖片流。

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1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實用新型專利、外觀設(shè)計專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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