基于多任务卷积神经网络的昆虫分级分类方法和系统

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基于多任务卷积神经网络的昆虫分级分类方法和系统
申请号:CN202510681199
申请日期:2025-05-26
公开号:CN120198940B
公开日期:2025-10-24
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于多任务卷积神经网络的昆虫分级分类方法和系统,涉及昆虫识别技术领域,本发明采集昆虫图像并进行灰度化和HSV颜色空间转化,生成两组识别图像。利用canny边缘检测提取边缘特征,并计算边缘复杂度和圆形度生成边缘特征指数;从HSV图像中提取色相、饱和度和亮度信息以生成图像鲜艳度。将边缘特征指数和图像鲜艳度拼接,形成综合特征向量,并构建包含不同昆虫种类及其生命阶段的特征库。最后,基于多任务卷积神经网络构建昆虫分级分类模型,将待识别昆虫图像的综合特征向量输入到训练完成的模型中判断昆虫种类和生命阶段。
技术关键词
多任务卷积神经网络 像素点 分级分类方法 canny边缘检测 指数 饱和度 Prewitt算子 亮度 复杂度 昆虫识别技术 阶段 图像缩放 颜色 模型训练模块 图像采集模块 幅值 模板 输出模块