[發(fā)明專利]一種淀粉粒的種屬識別方法、裝置及電子設備有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110314903.7 | 申請日: | 2021-03-24 |
| 公開(公告)號: | CN112906821B | 公開(公告)日: | 2023-09-01 |
| 發(fā)明(設計)人: | 關(guān)瑩 | 申請(專利權(quán))人: | 中國科學院古脊椎動物與古人類研究所 |
| 主分類號: | G06V10/764 | 分類號: | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/40 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 | 代理人: | 尹秀 |
| 地址: | 100000 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 淀粉 種屬 識別 方法 裝置 電子設備 | ||
1.一種淀粉粒的種屬識別方法,其特征在于,包括:
獲取目標淀粉粒的特征信息;所述特征信息包括所述目標淀粉粒的生物特征點在預設坐標系中的坐標點;
獲取預先生成的種屬識別模型集合;所述種屬識別模型集合包括多個順序排列的種屬識別模型;所述種屬識別模型基于訓練樣本訓練得到;所述訓練樣本包括淀粉粒樣本的特征信息以及種屬;種屬識別模型的訓練樣本,為與所述種屬識別模型相鄰的上一種屬識別模型的訓練樣本中,種屬識別準確度低于預設閾值的種屬對應的訓練數(shù)據(jù);
按照所述種屬識別模型的排列順序,依次調(diào)用所述種屬識別模型集合中的種屬識別模型對所述特征信息進行處理,直至所述種屬識別模型確定的所述目標淀粉粒的種屬的種屬識別準確度大于所述預設閾值時停止;
將所述種屬識別模型確定的所述目標淀粉粒的種屬,確定為所述目標淀粉粒的種屬。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的種屬識別方法,其特征在于,獲取目標淀粉粒的特征信息,包括:
識別出按照預設擺放位置擺放的目標淀粉粒的指定區(qū)域;所述指定區(qū)域包括臍點、外輪廓以及消光十字臂;
按照預設特征點選取規(guī)則,在所述指定區(qū)域選取出生物特征點。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的種屬識別方法,其特征在于,按照預設特征點選取規(guī)則,在所述指定區(qū)域選取出生物特征點,包括:
確定識別出的消光十字臂的位置關(guān)系;
選取與所述位置關(guān)系對應的預設消光十字臂序號確定規(guī)則;
依據(jù)預設消光十字臂序號確定規(guī)則,確定識別出的消光十字臂的序號;
按照所述序號對所述消光十字臂進行排序;
依據(jù)預設特征點選取規(guī)則,依次在所述臍點、所述外輪廓、以及排序后的所述消光十字臂上選取出生物特征點。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的種屬識別方法,其特征在于,所述種屬識別模型集合的生成過程包括:
獲取訓練樣本集合;所述訓練樣本集合包括淀粉粒樣本的特征信息以及種屬;
將所述訓練樣本集合拆分成訓練樣本和測試樣本;
使用所述訓練樣本對初始模型進行訓練,直至滿足預設訓練停止條件時停止,以及使用所述測試樣本對所述初始模型進行測試,得到各個種屬的種屬識別準確度;
若存在至少一個種屬識別準確度大于預設閾值,則將訓練得到的初始模型作為一個種屬識別模型;
使用種屬識別準確度小于預設閾值的目標種屬對應的訓練樣本和測試樣本,對所述初始模型進行模型訓練操作,得到至少一個種屬識別模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的種屬識別方法,其特征在于,使用種屬識別準確度小于預設閾值的目標種屬對應的訓練樣本和測試樣本,對所述初始模型進行模型訓練操作,得到至少一個種屬識別模型,包括:
篩選出種屬識別準確度小于預設閾值的目標種屬,并從所述訓練樣本中篩選出與所述目標種屬對應的訓練數(shù)據(jù),并作為新的訓練樣本;
從所述測試樣本中篩選出的與所述目標種屬對應的測試數(shù)據(jù),并作為新的測試樣本;
返回執(zhí)行使用所述訓練樣本對初始模型進行訓練,直至滿足預設訓練停止條件時停止,以及使用所述測試樣本對所述初始模型進行測試,得到各個種屬的種屬識別準確度這一步驟,直至得到每一種屬對應的種屬識別模型時停止。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的種屬識別方法,其特征在于,在得到每一種屬對應的種屬識別模型之后,還包括:
對所述種屬識別模型進行優(yōu)化操作,得到新的種屬識別模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的種屬識別方法,其特征在于,對所述種屬識別模型進行優(yōu)化操作,得到新的種屬識別模型,包括:
確定所述種屬識別模型能夠識別的種屬,并作為指定種屬;
將所述種屬識別模型的訓練樣本中,除所述指定種屬之外的其他種屬對應的測試數(shù)據(jù)中的種屬修改為同一預設標識,得到修改后的訓練樣本;
使用修改后的訓練樣本對所述種屬識別模型進行訓練,得到新的種屬識別模型。
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