一种基于卷积神经网络的细粒度犬类图像识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010307109.5
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/46;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-04-17
申请人：
东南大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于卷积神经网络的细粒度犬类图像识别方法
申请号	CN202010307109.5	申请日期	2020-04-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-18	公开/公告号	CN111553392A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市玄武区四牌楼2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	伍家松;曹国栋;孔佑勇;杨冠羽;杨淳沨;舒华忠
代理机构	南京众联专利代理有限公司	代理人	杜静静

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的细粒度犬类图像识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：构建卷积神经网络FG‑LANet；步骤2：构建大型预训练图像样本数据库并使用该数据库对网络进行预训练；步骤3：构建犬类图像样本数据库并使用该数据库对网络进行微调训练；步骤4：获得犬类品种识别器，使用训练好的卷积神经网络作为犬类品种识别器对犬类图像进行识别。该技术方案通过训练一种适用于犬类图像识别的卷积神经网络模型作为犬类品种识别器，将其集成入电子设备可后提高电子设备对犬类品种进行识别的正确率。

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