摘要
本发明公开了一种基于深度学习的羊球虫病寄生虫卵精准检测方法,包括以下步骤:自动采集羊粪便样本图像,并对图像进行噪声去除与增强,确保图像质量;将预处理后的图像输入羊球虫病寄生虫卵自动检测模型中进行训练,训练过程包括图像分割、特征提取及精准识别,利用深度学习模型自动识别羊球虫病寄生虫卵;通过改进的深度学习模型输出的羊球虫病寄生虫卵数量进行感染密度分析,评估羊群的感染风险;对检测结果进行可视化展示,生成详细的分析报告,包括羊球虫病寄生虫卵的数量、类型分布、感染密度数据,提高了,缩短了传统方法所需的数小时甚至更长时间,确保检测结果的高准确性。
技术关键词
精准检测方法
羊球虫病
寄生虫卵数量
深度学习模型
双线性插值方法
模块编码器
注意力机制
密度
图像像素
可视化展示方法
矩阵
报告
缩放参数
抑制背景干扰
均衡化方法
复杂度
多尺度特征融合
系统为您推荐了相关专利信息
注意力先验
关键点
定位方法
训练深度学习模型
语义特征
智能化检测方法
抽象语法树
符号执行技术
源代码生成程序
缺陷规则
短波红外成像仪
水体
卷积神经网络深度学习模型
节点
集群
点阵结构
材料相互作用
深度强化学习模型
调控算法
工艺优化方法