一种基于CNN的鳞翅目昆虫种类自动鉴别方法

    公开(公告)号:CN107292314A

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201610195201.0

    申请日:2016-03-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于CNN的鳞翅目昆虫种类自动鉴别方法。本发明在预处理中对采集的昆虫标本图像去除背景,在此基础上计算出前景图像的最小包围盒,并由此裁剪出前景有效区域。使用Imagenet预训练深度学习神经网络模型来提取特征。分类识别分两种情况:在样本量较充分时,通过微调网络结构,训练深度卷积神经网络(DCNN)分类层的参数,从而实现端到端的分类识别;对于样本数据集较小的情况,没有足够样本来训练DCNN参数,本发明选择使用适用于小样本集的χ2核SVM分类器实现分类识别。该鳞翅目昆虫图像识别方法具有操作简便、识别精度高、容错性强,并有理想的时间性能,可以显著提高鳞翅目昆虫种类鉴定的效率。

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