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申请/专利权人：桂林电子科技大学;桂林慧谷人工智能产业技术研究院
摘要：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。
主权项：1.一种基于深度学习的野生虫草和养殖虫草的鉴别方法，其特征在于所述步骤如下：S1：数据处理，将收集的虫草图片进行初步处理后，通过图像增强技术进行图像增强，改善图像质量和凸显虫草的特征；S2：提取虫草，使用目标检测算法检测虫草的位置，使用分割算法将虫草从图像中分离出来，使其成为单独的前景对象；S3：训练模型，将处理过后的虫草图像输入以Resnet为基础构建的模型进行训练，识别野生虫草和养殖虫草。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 桂林慧谷人工智能产业技术研究院 一种基于深度学习的野生虫草和养殖虫草的鉴别方法
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