摘要
本发明涉及人工智能领域,具体是指基于人工智能的微塑料智能识别定位和尺寸计算系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、智能识别模块、定位与分割模块、尺寸计算模块和结果展示与输出模块,本方案提出使用基于SVMD和SO‑SloEn的S‑RNS特征提取方法对预处理后的数据进行特征提取,提高了微塑料颗粒的识别和定位准确性;使用KPE‑YOLOv5算法确定微塑料颗粒的边界和形状,对微塑料颗粒进行准确的边界框定位和形状分割,从而实现对微塑料颗粒的精准识别,保持较高准确率的同时实现实时或接近实时的处理,提升了基于人工智能的微塑料智能识别定位和尺寸计算系统的工作效率,减小误差,提升准确性。
技术关键词
塑料颗粒
特征提取模块
智能识别模块
关键点
纹理特征
样本
颜色空间转换方法
数据采集模块
特征提取方法
局部二值模式算法
预测特征
图像
输出模块
形状特征提取
引入注意力机制
颜色特征提取
聚类算法
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