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适用于训练深度卷积神经网络的图像数据库的构建方法

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本发明公开了一种适用于训练深度卷积神经网络的图像数据库的构建方法，包括以下步骤：收集害虫RGB格式的原始图像，识别、标记害虫种类；对所述原始图像进行颜色衰减得到RGB图像和对应的HSV图像；根据RGB图像计算各颜色比例，根据HSV图像计算颜色相似性区域，计算RGB图像的显著性图；阈值化所述的显著性图得二值图像，将二值图像所指代区域作为初始区域，以GrabCut算法在该初始区域内分割害虫目标；根据分割区域裁剪原始图像并放缩至统一尺寸，存储构建数据库。解决了现有技术建立作物害虫数据库时采样困难、标记模糊、尺寸大小不一的问题，也解决了深度卷积神经网络模型训练过程中因为样本数量过少，姿态单一而引起的过拟合问题。

著录项

公开/公告号CN104899255B

专利类型发明专利
公开/公告日2018-06-26

原文格式PDF
申请/专利权人浙江大学;
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申请/专利号CN201510248969.5
发明设计人何勇;刘子毅;杨国国;
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申请日2015-05-15
分类号
代理机构杭州天勤知识产权代理有限公司;
代理人胡红娟
地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号
入库时间 2022-08-23 10:13:03

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-06-26

授权

授权
2015-10-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20150515

实质审查的生效
2015-09-09

公开

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