一種基于二階特征的鳥類細(xì)粒度識(shí)別方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110344587.8 申請日 -
公開(公告)號(hào) CN113076861B 公開(公告)日 2022-02-25
申請公布號(hào) CN113076861B 申請公布日 2022-02-25
分類號(hào) G06V40/10(2022.01)I;G06V10/25(2022.01)I;G06V10/26(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I 分類 計(jì)算;推算;計(jì)數(shù);
發(fā)明人 臘孟珂;王言;鐘稚昉;楊仕雄;肖偉康 申請(專利權(quán))人 南京大學(xué)環(huán)境規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院集團(tuán)股份公司
代理機(jī)構(gòu) 南京鐘山專利代理有限公司 代理人 戴朝榮
地址 211505江蘇省南京市江北新區(qū)科創(chuàng)大道9號(hào)A6幢5層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于二階特征的鳥類細(xì)粒度識(shí)別方法,步驟包括:步驟1:采集高質(zhì)量的鳥類圖像數(shù)據(jù);步驟2:對采集到的鳥類數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢測并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記;步驟3:對標(biāo)記好的鳥類數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng);步驟4:利用開源數(shù)據(jù)集對鳥類細(xì)粒度分類模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練;步驟5:利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的鳥類數(shù)據(jù)進(jìn)行鳥類細(xì)粒度分類模型的訓(xùn)練;步驟6,利用攝像頭采集真實(shí)野外場景下的鳥類保護(hù)區(qū)圖像數(shù)據(jù);步驟7:利用目標(biāo)檢測算法檢測鳥類主體并利用檢測框過濾圖像中鳥主體以外的背景;步驟8:對鳥主體圖像進(jìn)行插值處理;步驟9:利用訓(xùn)練好的鳥類細(xì)粒度分類模型對幀圖像進(jìn)行鳥類的識(shí)別,輸出識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明有效提高了鳥類識(shí)別的準(zhǔn)確率。