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公开(公告)号:CN114861803B
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202210526795.4
申请日:2022-05-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了基于改进的双网络识别模型的蝴蝶细粒度识别方法,包括步骤:收集蝴蝶在自然生活环境中的生态照片和蝴蝶标本照片,构建蝴蝶图片数据集;对所述蝴蝶图片数据集中的图片进行处理;分割图片处理后的蝴蝶图片数据集;搭建双网络识别模型;获得最终识别模型;使用所述最终识别模型进行蝴蝶细粒度识别,并采用平均加权的方式将所述第一识别网络和第二识别网络的的识别结果融合,得到最终的识别结果。与现有技术相比,本发明比标准的CNN架构识别率更高,性能更加稳定。
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公开(公告)号:CN115439864A
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202210980808.5
申请日:2022-08-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/148 , G06V30/146 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种水表读数识别方法、系统、计算机设备及存储介质,所述方法包括:获取水表表盘图像;根据水表表盘图像,得到多个小读数表盘图像;对每个小读数表盘图像进行排序;根据排序后的每个小读数表盘图像,得到小读数表盘图像列表,所述小读数表盘图像列表由图像矫正后的每个小读数表盘图像及其序号组成;将小读数表盘图像列表输入训练好的读数识别模型,得到多个读数识别结果;基于每个读数识别结果,根据修正条件,得到待计算数组;根据待计算数组,计算最终读数。本发明根据前后表盘的关联关系,自动修正小读数表盘的读数识别结果存在错误的情况,减少误差,提高读数准确率。
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公开(公告)号:CN114861803A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210526795.4
申请日:2022-05-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于改进的双网络识别模型的蝴蝶细粒度识别方法,包括步骤:收集蝴蝶在自然生活环境中的生态照片和蝴蝶标本照片,构建蝴蝶图片数据集;对所述蝴蝶图片数据集中的图片进行处理;分割图片处理后的蝴蝶图片数据集;搭建双网络识别模型;获得最终识别模型;使用所述最终识别模型进行蝴蝶细粒度识别,并采用平均加权的方式将所述第一识别网络和第二识别网络的的识别结果融合,得到最终的识别结果。与现有技术相比,本发明比标准的CNN架构识别率更高,性能更加稳定。
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