公开(公告)号：CN115171105A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210832080.1

申请日：2022-07-14

Applicant: 海南大学 ,  海南大学三亚研究院

Inventor： 肖驰 ,  杨深榕 ,  王俊 ,  衡敏鑫 ,  苏俊怡 ,  宋敬东 ,  肖浩

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于实例分割的病毒识别方法与系统，方法包括：基于预设的至少一种形态相似的病毒图像，获取病毒颗粒的基本特征；将所述病毒图像划分区域图，基于所述区域图，生成各所述区域图对应的第一特征图；基于所述第一特征图以及所述基本特征，获取所述病毒颗粒的多尺度病毒特征，生成第二特征图；将所述第二特征图分解为第一注意力特征图、第二注意力特征图和第三注意力特征图；对所述注意力特征图进行融合处理，生成识别结果。本方法可以获得更精确的病毒识别结果，提高了病毒的识别准确率。

公开(公告)号：CN114120315A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111053805.9

申请日：2021-09-13

Applicant: 海南大学 ,  海南大学三亚研究院

Inventor： 肖驰 ,  夏晓宇 ,  黄琦淋 ,  徐顺浩 ,  宋敬东

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于小样本的识别电镜病毒的方法和装置，包括：使用预设的现有电镜病毒大样本数据，对预设的初始模型进行初步训练，生成识别模型；使用预设的目标电镜病毒小样本数据，对所述识别模型进行深度训练；基于深度训练后的识别模型，生成所述目标电镜病毒的查询数据集的识别结果。应用本发明能实现样本数量少的病毒图像的高准确率识别，克服电镜病毒识别领域中数据量少、标注缺乏的问题。