公开(公告)号：CN115546110A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211106392.0

申请日：2022-09-11

Applicant: 复旦大学

Inventor： 皮妍 ,  安钧浩 ,  赵雪莹 ,  蒋科技

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于遗传学与图像智能处理技术领域，具体为一种基于卷积神经网络的孟德尔果蝇遗传性状批量鉴别方法。本发明方法包括使用移动端设备采集果蝇图像，人工标注采集的果蝇定位框、果蝇多性状、果蝇结构关键点数据集；使用随机增强与渐进式增强方法训练模型，使用神经网络量化技术使模型更适合移动端快速运行；利用关键点辅助分类方法，提高长小翅任务的模型可解释性；将多张图像在移动端通过目标检测模型定位图像中每个果蝇的位置，再通过多分类模型区分每个果蝇的长小翅、红白眼与雌雄性状。本发明可以极大地方便实验人员的工作，减少人工重复劳动，节约大量时间并在各个性状分类任务上超过人工分类的准确率，起到标准化的作用。