摘要
本发明涉及一种鱼类寄生虫识别方法及系统,S1、采集图像:采集切片显微镜下的图像,制作成图像集;S2、图像预处理构建数据集:对图像中的目标进行标签标注,标注的目标为图像中的鱼肉寄生虫,标签为寄生虫类别名称;划分训练集、测试集和验证集;S3、建立寄生虫识别模型:基于ResNet50卷积神经网络架构,建立寄生虫图像识别的初始模型,在初始模型中嵌入CBAM模块,并设计特征金字塔网与设置Anchor尺寸适配,然后,设置初始模型的超数据,利用训练集中的数据对初始模型进行训练;S4、利用测试集和验证集依次对模型的评估得到寄生虫识别模型;S5、将实时采集的鱼类切片图像输入寄生虫识别模型,输出寄生虫图像及图像中对应的的寄生虫类别名称。
技术关键词
寄生虫
识别方法
鱼类切片
神经网络架构
多尺度滑动窗口
显微镜
设计特征
训练集
数据采集模块
自动识别系统
图像识别模块
金字塔
方差算法
标签
图像处理方法
脂肪颗粒
样本