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公开(公告)号：CN112200163B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202011393784.0
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种水下底栖生物检测方法及系统，所述方法包括：获取多幅水下底栖生物图像及对应的特征信息；根据各水下底栖生物图像及对应的特征信息，建立底栖生物检测模型，包括：针对每一水下底栖生物图像，提取多维度的特征图；基于特征金字塔网络，将多维度的特征图进行特征融合，得到融合特征图；根据所述融合特征图，生成锚框；通过锚框对融合特征图进行调整，得到调整后的融合特征图；基于各融合特征图及对应的锚框，训练RPN网络，得到训练后的RPN网络；基于RPN网络及各锚框，确定感兴趣区域；根据各感兴趣区域及对应的特征信息，生成底栖生物检测模型；基于底栖生物检测模型进而，可准确确定所述待测底栖生物的待测特征信息，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN112200163A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011393784.0
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种水下底栖生物检测方法及系统，所述方法包括：获取多幅水下底栖生物图像及对应的特征信息；根据各水下底栖生物图像及对应的特征信息，建立底栖生物检测模型，包括：针对每一水下底栖生物图像，提取多维度的特征图；基于特征金字塔网络，将多维度的特征图进行特征融合，得到融合特征图；根据所述融合特征图，生成锚框；通过锚框对融合特征图进行调整，得到调整后的融合特征图；基于各融合特征图及对应的锚框，训练RPN网络，得到训练后的RPN网络；基于RPN网络及各锚框，确定感兴趣区域；根据各感兴趣区域及对应的特征信息，生成底栖生物检测模型；基于底栖生物检测模型进而，可准确确定所述待测底栖生物的待测特征信息，提高检测精度。
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