公开(公告)号：CN118658156A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410812646.3

申请日：2024-06-22

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 张新宇 ,  罗笑南 ,  刘航空

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/50 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的野生虫草与养殖虫草的鉴别方法。传统的野生虫草和养殖虫草鉴别通常依赖于人工观察和经验判断，存在主观性和不稳定性的问题。为解决这一问题，本发明提出了一种利用深度学习实现的自动化鉴别方法。该方法首先将采集到的虫草图像数据做初步增强处理，然后使用yolo模型进行虫草目标检测和提取，以及基于阈值的分割算法来减少背景的影响。设计并训练了一个残差网络网络模型，通过预训练来选择最合适的特征以及初始参数，以实现对野生虫草和养殖虫草的准确分类。