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申请/专利权人：澜途集思生态科技集团有限公司
摘要：本发明公开了基于Relation‑Network算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集多个生物图像；对采集的生物图像数据进行优化求精，得到优化后的生物图像；收集历史生态生物图像，将收集的历史生态生物图像进行分类，并建立生物图像数据库；通过Relation‑Network算法对采集的生物图像和生物图像数据库中的样本进行对比匹配；通过生物图像和样本之间的匹配度进行生态生物的识别。本发明通过设置Relation‑Network算法，通过构建神经网络来计算两个样本之间的距离从而分析匹配程度，能够有效的提高生物的识别率。
主权项：1.基于Relation-Network算法的生态生物识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集多个生物图像；S2对采集的生物图像数据进行优化求精，得到优化后的生物图像；S3收集历史生态生物图像，将收集的历史生态生物图像进行分类，并建立生物图像数据库；S4通过Relation-Network算法对采集的生物图像和生物图像数据库中的样本进行对比匹配；S41首先，选取任意一个采集的生物图像，同时，随机选取生物图像数据库中的样本；S42将选取的生物图像和样本交给embedding层处理得到featuremap；S43然后把两个featuremap拼接在一起，再交给关系网络处理，并计算出关系得分，通过神经网络分析生物图像和样本之间的匹配度；S5通过生物图像和样本之间的匹配度进行生态生物的识别。
全文数据：
权利要求：
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