一种基于二阶特征的鸟类细粒度识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202110344587.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113076861B | 公开（公告）日 | 2022-02-25 |
| 申请公布号 | CN113076861B | 申请公布日 | 2022-02-25 |
| 分类号 | 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 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 腊孟珂;王言;钟稚昉;杨仕雄;肖伟康 | 申请（专利权）人 | 南京大学环境规划设计研究院集团股份公司 |
| 代理机构 | 南京钟山专利代理有限公司 | 代理人 | 戴朝荣 |
| 地址 | 211505江苏省南京市江北新区科创大道9号A6幢5层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于二阶特征的鸟类细粒度识别方法，步骤包括：步骤1：采集高质量的鸟类图像数据；步骤2：对采集到的鸟类数据进行质量检测并进行数据标记；步骤3：对标记好的鸟类数据集进行数据增强；步骤4：利用开源数据集对鸟类细粒度分类模型进行预训练；步骤5：利用数据增强后的鸟类数据进行鸟类细粒度分类模型的训练；步骤6，利用摄像头采集真实野外场景下的鸟类保护区图像数据；步骤7：利用目标检测算法检测鸟类主体并利用检测框过滤图像中鸟主体以外的背景；步骤8：对鸟主体图像进行插值处理；步骤9：利用训练好的鸟类细粒度分类模型对帧图像进行鸟类的识别，输出识别结果。本发明有效提高了鸟类识别的准确率。 |
