一種基于二階特征的鳥類細粒度識別方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110344587.8 申請日 -
公開（公告）號 CN113076861B 公開（公告）日 2022-02-25
申請公布號 CN113076861B 申請公布日 2022-02-25
分類號 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 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 臘孟珂;王言;鐘稚昉;楊仕雄;肖偉康 申請（專利權）人 南京大學環(huán)境規(guī)劃設計研究院集團股份公司
代理機構 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粒度識別方法，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)進行質(zhì)量檢測并進行數(shù)據(jù)標記；步驟3：對標記好的鳥類數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強；步驟4：利用開源數(shù)據(jù)集對鳥類細粒度分類模型進行預訓練；步驟5：利用數(shù)據(jù)增強后的鳥類數(shù)據(jù)進行鳥類細粒度分類模型的訓練；步驟6，利用攝像頭采集真實野外場景下的鳥類保護區(qū)圖像數(shù)據(jù)；步驟7：利用目標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：對鳥主體圖像進行插值處理；步驟9：利用訓練好的鳥類細粒度分類模型對幀圖像進行鳥類的識別，輸出識別結(jié)果。本發(fā)明有效提高了鳥類識別的準確率。