申请/专利权人：楚科云(武汉)科技发展有限公司

申请日：2021-01-04

公开（公告）日：2021-04-13

公开（公告）号：CN112651462A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2023.11.14#发明专利申请公布后的驳回;2021.04.30#实质审查的生效;2021.04.13#公开

摘要：本发明公开了一种蜘蛛分类方法、设备及分类模型构建方法、设备。分类模型构建方法采集大量含有蜘蛛背部花纹信息的图像，基于深度学习识别实现蜘蛛分类模型构建。基于背部花纹信息不需要放大等操作，简化识别操作的复杂度，由于不需要放大器等设备，该方法适于野外操作，直接通过手机等安装有该放大软件的智能便携设备即可对蜘蛛种类进行预判，可提高蜘蛛样本在野外的采集效率。

主权项：1.一种蜘蛛分类模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：采集蜘蛛图像，所述图像中包含蜘蛛背部花纹信息；对蜘蛛图像进行预处理；采用预处理后的图像训练分类模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 楚科云(武汉)科技发展有限公司 一种蜘蛛分类方法、设备及分类模型构建方法、设备

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