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申请/专利权人：华东师范大学
摘要：本发明公开了一种结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特点是使用图像分割去除复杂背景，并采用形态学筛选模块剔除目标检测结果中的无关杂质，通过结合形态学和深度学习的方法，降低复杂背景及杂质的干扰，有效提高白纹伊蚊卵粒识别计数的效率和精度，具体步骤包括：构建白纹伊蚊卵粒数据集、图像分割去除复杂背景、白纹伊蚊卵粒检测模型训练及识别、形态学筛选去除杂质和白纹伊蚊卵粒自动计数。本发明与现有技术相比具有鲁棒性强、识别计数精度高等特点，大大减少了人力资源的投入和主观误差，提高了蚊虫监测数据的精确度和可靠性，有效解决了使用诱蚊诱卵器监测伊蚊时，诱蚊诱卵器取回后白纹伊蚊卵粒自动化检测和计数工作，及该过程中杂质难以去除，复杂背景干扰等问题。
主权项：1.一种结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特征在于，该方法具体包括下述步骤：步骤1：构建白纹伊蚊卵粒数据集将采集的白纹伊蚊卵粒图像经人工标定制作标签，构建白纹伊蚊卵粒数据集；步骤2：图像分割去除复杂背景分割白纹伊蚊卵粒数据集中的图像，以去除非目标区域的复杂背景；步骤3：白纹伊蚊卵粒检测模型训练及识别使用图像分割去除复杂背景后的白纹伊蚊卵粒数据集，训练白纹伊蚊卵粒检测模型并识别白纹伊蚊卵粒；步骤4：形态学筛选去除杂质将白纹伊蚊卵粒检测模型的识别结果通过形态学筛选，剔除非目标杂质，优化识别结果；步骤5：白纹伊蚊卵粒自动计数对形态学筛选去除杂质后的识别结果自动进行计数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东师范大学 一种结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法
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