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摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种基于图像识别的抗体药物残留检测方法及系统，包括以下步骤：基于采集的抗体药物残留图像数据，将图像的每个像素值线性缩放至0至1的范围，为每个像素应用中值滤波，使用相邻像素的中位数替换当前像素值。本发明中，通过应用中值滤波和随机几何变换，如旋转和缩放，可以更有效地处理原始图像数据，随后通过逐层卷积和最大池化操作，不仅提取了图像的深层特征，也大幅降低了数据的维度，加快了处理速度，此外，通过递归神经网络处理序列化的特征集，捕获了特征之间的时序依赖关系，通过权重加权和计算形成的全局特征向量，再结合分类层的精细得分计算，大大提升了残留检测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于图像识别的抗体药物残留检测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于采集的抗体药物残留图像数据，将图像的每个像素值线性缩放至0至1的范围，为每个像素应用中值滤波，使用相邻像素的中位数替换当前像素值，随后对图像应用15度的随机旋转，以及90%至110%的随机缩放，获取预处理后的图像数据集；基于所述预处理后的图像数据集，将图像依次通过多个卷积层，每层使用3×3大小的卷积核提取图像特征，使用ReLU函数激活特征图，每次卷积后执行2×2的最大池化操作降低特征维度，将得到的所有特征图按深度方向拼接，形成融合后的卷积特征集；将所述融合后的卷积特征集序列化处理后，逐层输入到递归神经网络中，每一层的特征图通过计算与前一隐藏状态的加权和，使用门控机制更新当前状态，记录每个时间步的隐藏状态，得到递归处理后的特征表示；对所述递归处理后的特征表示中的每个隐藏状态应用对应权重进行加权和计算，形成一个全局特征向量，将全局特征向量输入到分类层，计算出每个类别的得分，通过得分的大小确定图像所属的残留类别，获取抗体药物残留检测结果。
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