| 专利名称 | 一种基于分级预测卷积神经网络的害虫图像分类方法 | 申请号 | CN201710103514.3 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN107016405A | 公开（授权）日 | 2017.08.04 | 申请（专利权）人 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 发明（设计）人 | 余健;谢成军;张洁;李瑞;陈天娇;陈红波;王儒敬;宋良图 | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于分级预测卷积神经网络的害虫图像分类方法 至一种基于分级预测卷积神经网络的害虫图像分类方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明涉及一种基于分级预测卷积神经网络的害虫图像分类方法，与现有技术相比解决了害虫图像分类正确率低的缺陷。本发明包括以下步骤：对训练图像进行收集和预处理；对图像样本数据进行标注；训练基于分级预测卷积神经网络的分类模型；对待测图像进行预处理；基于分级模型自动进行害虫图像分类。本发明采用了分级预测框架，先预测图像的分割结果然后再结合整体图像，共同进行最终的分类预测。 |
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