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申请/专利权人：西湖大学
摘要：本发明提供一种基于自上而下深度学习架构的昆虫关键点自动标注方法及应用。其中，自动标注方法包括：1从原始图像中分割出交互单元的轮廓；从每个交互单元轮廓中分割出昆虫个体的椭圆区域，对椭圆区域进行处理得到中心化图像；2对中心化图像中的昆虫个体进行人工标注关键点，得到昆虫个体关键点的数据集，以该数据集为训练集构建神经网络模型；3对待处理原始图像进行步骤1处理，得到待标注的中心化图像，利用上述神经网络模型对待标注中心化图像自动标注关键点；4对已标注关键点的中心化图像进行处理，得到关键点在对应交互单元轮廓中的坐标。本发明自动标注方法，识别速度快，准确度高，能够识别处于复杂环境或重叠状态的个体。
主权项：1.一种基于自上而下深度学习架构的昆虫关键点自动标注方法，其特征在于，包括以下步骤：1从原始图像中分割出交互单元的轮廓并确定其范围；2从每个交互单元轮廓中分割出昆虫个体的椭圆区域，并在椭圆区域外分割出矩形区域，在该矩形区域内对椭圆区域进行处理得到中心化图像；3对中心化图像中的昆虫个体进行人工标注关键点，得到昆虫个体关键点的数据集，以该数据集为训练集构建神经网络模型；4对待处理原始图像进行步骤1和2处理，得到待标注中心化图像，利用上述神经网络模型对待标注中心化图像自动标注关键点；5对已标注关键点的中心化图像进行处理，得到关键点在对应交互单元轮廓中的坐标；步骤2中，在矩形区域内对椭圆区域进行处理得到中心化图像的具体操作如下：通过平移和旋转，使椭圆区域的中心点位于矩形区域的中心，使其长轴处于竖直状态，得到以昆虫个体为中心的矩形中心化图像；步骤3中，对中心化图像中的昆虫进行人工标注关键点时，若出现昆虫个体重叠的情况，只标注位于中心化图像中心的昆虫个体的关键点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西湖大学 一种基于自上而下深度学习架构的昆虫关键点自动标注方法及应用
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