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公开(公告)号：CN111666986A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010439424.3
申请日：2020-05-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于机器学习的小龙虾分级方法，包括如下步骤：S1、从龙虾原始数据集中提取部分样本构建得到干净图像数据集，并将其随机划分为训练集、验证集以及测试集；S2、构建初步数据集处理模型并完成特征迁移，随后利用训练集、验证集对模型进行反复训练、验证，得到预训练数据集处理模型，利用测试集对模型进行测试，得到完善的数据集处理模型；S3、使用数据集处理模型对龙虾原始数据集内的样本进行逐条处理，得到分级结果。本发明将机器视觉与深度学习技术相融合，实现了对于小龙虾大小的自动化分级，不仅显著地提升了操作过程中的识别率与准确率，而且有效地弥补了现有方法在后续图像理解及分级性能等方面的缺陷。
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