融合深度学习模型的图像驱动蜱虫检测梳子

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融合深度学习模型的图像驱动蜱虫检测梳子
申请号:CN202510705489
申请日期:2025-05-29
公开号:CN120236302B
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了融合深度学习模型的图像驱动蜱虫检测梳子,涉及蜱虫检测技术领域,包括初始曝光时间配置模块、图像数据采集模块、特征提取与模糊量化模块、模糊度预测模块、图像分类模块、正常图像处理模块、模糊图像曝光调整模块;初始曝光时间配置模块,首先确定适配当前环境和检测需求的初始曝光时间,并对微型摄像头进行参数配置。本发明通过深度学习和图像处理技术精确预测图像模糊度,区分正常与模糊图像,并对模糊图像采用自适应曝光时间调控,减少运动模糊,确保图像清晰度,提升特征提取准确性,降低误判概率,及时检测和清除蜱虫,减少宿主感染病原体风险。动态曝光调整增强设备在不同环境下的鲁棒性和可靠性,显著提高检测精度。
技术关键词
融合深度学习模型 图像数据采集模块 局部纹理特征 微型摄像头 特征工程 模糊逻辑算法 梳子 图像处理模块 影像 图像处理技术 局部纹理模式 表达式 指数衰减函数 拉普拉斯 像素点 模糊效应