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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的改进VGG16网络猪的身份识别方法。先对处理好的视频进行逐帧提取，获得一系列图片，这些经过预处理成数据集，然后再进行划分训练集和测试集；构建改进的VGG16网络训练模型BN‑VGG16，保存预训练的特征提取模型Pre‑VGG16；接下来就是迁移学习过程，把源域训练获得的Pre‑VGG16特征提取网络迁移到用来识别猪的Pig‑Vgg16网络中；对调整尺寸后的数据集进行多分块改进的绝对值差分局部方向模式MultiBlockImproveAbsoluteDifferenceLocalDirectionPattern,简称MB‑IADLDP特征提取，并进行串行融合，最后进行猪的身份识别。基于迁移学习的改进VGG16模型在运行速度和精度上都优于传统的VGG16网络模型。
主权项：1.一种基于迁移学习的改进VGG16网络猪的身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据视频进行逐帧提取，再进行翻转、裁剪、对比度增强操作得到扩充后的数据集，然后进行测试集和训练集的划分；步骤2，将每个池化层后添加BN层构建改进网络层后的BN-VGG16模型；步骤3，将粒子群算法改进为高斯-改良因子粒子群算法G-IFPSO；步骤4，利用步骤1处理好的训练集进行训练，采用G-IFPSO算法对加权融合的损失函数中的交叉熵损失函数和均方误差损失函数的权重进行优化，并保存预训练的特征提取网络Pre-VGG16；步骤5，采用多分块改进的绝对值差分局部方向模式算法用于猪的传统特征提取，为特征融合和猪的身份识别提供特征信息；步骤6，把Pre-VGG16特征提取网络分别迁移到两个不同的神经网络中进行训练，并对网络参数进行微调，然后将数据集调整为224*224*3，并对调整后的数据集进行多分块改进的绝对值差分局部方向模式MB-IADLDP特征提取，再把这两个神经网络提取的特征以及MB-IADLDP特征进行串行融合，即向量融合，最后进行猪的身份识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于迁移学习的改进VGG16网络猪的身份识别方法
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