[發(fā)明專利]一種基于yolov3算法的糞便有形成分的檢測方法

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• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112329537A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙國軍;劉律文;呂超;周華明;李昂;陳健;李文倩;張帥
• 申請（專利權(quán)）人: 上海宏勃生物科技發(fā)展有限公司;上海長為數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06T3/60;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/62
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1.一種基于yolov3算法的糞便有形成分的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：獲取原始鏡檢圖像，并對其進行數(shù)據(jù)增強處理，構(gòu)建鏡檢圖像數(shù)據(jù)集；

步驟S2：對構(gòu)建的鏡檢圖像數(shù)據(jù)集進行圖像標(biāo)注處理，構(gòu)建對應(yīng)的圖像樣本集，并統(tǒng)計紅細(xì)胞、白細(xì)胞標(biāo)注框的高度和寬度及面積；

步驟S3：通過yolov3算法進行訓(xùn)練，獲得糞便有形成分檢測模型；

步驟S4：將待識別的原始鏡檢圖像經(jīng)伽馬增強后輸入到糞便有形成分檢測模型中，并輸出置信得分0.2的檢測結(jié)果；

步驟S5：對步驟S4輸出的檢測結(jié)果中進行閾值篩選，將符合條件的檢測結(jié)果認(rèn)為檢測正確的有形成分。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于yolov3算法的糞便有形成分的檢測方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：

步驟S11：原始鏡檢圖像為顯微鏡拍攝的糞便樣本圖像；

步驟S12：對糞便樣本圖像進行數(shù)據(jù)增強處理。

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于yolov3算法的糞便有形成分的檢測方法，其特征在于，所述步驟S12中數(shù)據(jù)增強處理的方法包括對鏡檢圖像進行對比度處理、對鏡檢圖像進行水平翻轉(zhuǎn)處理、對鏡檢圖像進行垂直翻轉(zhuǎn)處理和對鏡檢圖像順時針旋轉(zhuǎn)90度處理。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于yolov3算法的糞便有形成分的檢測方法，其特征在于，所述步驟 S2具體為：

步驟S21：使用開源數(shù)據(jù)標(biāo)注工具在可視化界面對鏡檢圖像數(shù)據(jù)集中的有形成分位置進行畫框及標(biāo)簽添加處理；

步驟S22：將畫框及標(biāo)簽添加后的鏡檢圖像數(shù)據(jù)集劃分出訓(xùn)練集、測試集和驗證集，作為圖像樣本集；

步驟S23：統(tǒng)計紅細(xì)胞、白細(xì)胞標(biāo)注框的高度（H）和寬度（W），分別計算紅細(xì)胞和白細(xì)胞的高度和寬度的比率R=max(H,W)/min(H,W)，面積S=H*W，并進行排序，其中R₁和S₁為紅細(xì)胞比率的中位值和面積中位值，R₂和S₂為白細(xì)胞比率的中位值和面積中位值。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于yolov3算法的糞便有形成分的檢測方法，其特征在于，所述步驟 S3具體為：

步驟S31：通過yolov3算法進行訓(xùn)練，設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)：設(shè)置learing rate為0.001，epoch為400，batchsize為64；

步驟S32：訓(xùn)練：將訓(xùn)練集輸入到訓(xùn)練算法中，采用GPU進行訓(xùn)練；

步驟S33：參數(shù)調(diào)整：通過測試集和驗證集對訓(xùn)練模型進行驗證，并根據(jù)驗證結(jié)果對訓(xùn)練參數(shù)進行調(diào)整；

步驟S34：模型訓(xùn)練完成：當(dāng)訓(xùn)練模型的loss值變化在10epoch內(nèi)，完成yolov3算法的訓(xùn)練，獲得糞便有形成分檢測模型。

6.如權(quán)利要求1所述的一種基于yolov3算法的糞便有形成分的檢測方法，其特征在于，所述步驟 S4具體為：

步驟S41：對原始鏡檢圖像進行伽馬增強；

步驟S42：將增強后的圖像輸入糞便有形成分檢測模型，得到檢測結(jié)果，其中檢測結(jié)果包括有形成分類別、置信得分、坐標(biāo)位置三部分。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于yolov3算法的糞便有形成分的檢測方法，其特征在于，所述步驟 S5具體為：

步驟S51：對步驟S4輸出的檢測結(jié)果進行篩選，對于置信得分0.5,則認(rèn)為檢測結(jié)果正確；

步驟S52：對置信得分0.5且類別屬于紅細(xì)胞、白細(xì)胞的有形成分，依據(jù)R1、S1、R2、S2進行閾值篩選，符合閾值條件的檢測結(jié)果認(rèn)為正確。