一种基于深度学习的珊瑚礁健康状态评估方法及系统

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一种基于深度学习的珊瑚礁健康状态评估方法及系统
申请号:CN202510475190
申请日期:2025-04-16
公开号:CN120388228A
公开日期:2025-07-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的珊瑚礁健康状态评估方法及系统,方法包括:获取珊瑚礁图像,将珊瑚礁图像输入图像目标识别模型,获取目标识别结果;图像目标识别模型利用第一训练集训练获得,第一训练集包括:第一原始珊瑚礁图像和图像位置标签;根据目标识别结果,对珊瑚礁图像进行裁剪处理,将处理后的图像输入珊瑚礁健康状态模型,获取健康评估结果;珊瑚礁健康状态模型利用第二训练集训练获得,第二训练集包括:第二原始珊瑚礁图像和分类标签;第二训练集通过提取珊瑚礁区域的水样中的珊瑚致病菌浓度,将珊瑚致病菌浓度作为评估指标,生成原始珊瑚礁图像所对应的分类标签。本发明能够提高珊瑚礁健康状态评估的效率和准确性。
技术关键词
健康状态评估方法 训练集 健康状态评估系统 卷积神经网络模型 Softmax函数 标签 图像处理模块 特征值 纹理特征 多分支 指标 识别模块 亚健康 子模块 表达式 冗余 像素
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