一种基于轻量化神经网络模型的疟原虫实时检测方法

本发明提供一种基于轻量化神经网络模型的疟原虫实时检测方法，包括：获取血涂片图像数据集并进行预处理；基于深度学习算法建立轻量化的疟原虫检测模型；将预处理后的血涂片图像数据集输入疟原虫检测模型中进行迭代训练；利用训练好的疟原虫检测模型对待检测的血涂片图像进行疟原虫检测；本发明基于深度学习算法构建轻量化的检测模型，不仅实现了高精度的疟原虫检测，还有效提高了检测的实时性；同时，本发明轻量化的模型设计能够适配低资源环境，使模型能够在低功耗设备上高效运行，满足了偏远地区和低资源地区的疟疾自动化实时检测需求；另外，本发明能够精准识别疟原虫的多种形态和生命周期阶段，提高了检测的全面性。