一种芽生孢子的自动细化标注类别的检测识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202110416482.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113111796A | 公开（公告）日 | 2021-07-13 |
| 申请公布号 | CN113111796A | 申请公布日 | 2021-07-13 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/32（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T7/136（2017.01）I;G06T7/194（2017.01）I;G06T7/62（2017.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 谢晓鸿;谢时灵;张平 | 申请（专利权）人 | 山东仕达思医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 250013山东省济南市历下区华能路38号汇能大厦2903 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种芽生孢子的自动细化标注类别的检测识别方法，包括：获取原始图像和专家标注文档；制定芽生孢子的细分类规则；针对芽生孢子制定的细分类规则设计基于自适应掩码的快速自动分类的方法；截取所有标注出的芽生孢子感兴趣区域并保存；将截取保存的芽生孢子感兴趣区域按照制定的细分类规则和自动分类方法进行自动分类；构建出类内差距小且类间差距大的训练集；训练检测芽生孢子的细分类AI目标检测模型；汇总利用AI目标检测模型检测出的细分类类别的芽生孢子作为最终的检测结果。本发明有效提高芽生孢子的检出率，同时降低芽生孢子的误检率；另外，采用自适应掩码快速自动分类的方法，极大地减少人工重新标注的时间和人力成本。 |
