申请/专利权人：南京信息工程大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809186A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/084;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/776

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于异质框架搜索的蚜虫计数方法及装置，本发明首先构建蚜虫训练数据集，包括蚜虫图像收集和标签制作，所述标签制作用于对每张图片的蚜虫目标进行点标注，利用高斯核对点标注进行卷积运算生成高斯密度图。然后，对蚜虫图像进行数据预处理。之后构建蚜虫计数网络模型，包括基础网络、异质框架搜索模块和特征稳定器模块。再将预处理后的蚜虫图像和对应的密度图作为训练样本，对所述蚜虫计数网络模型进行网络结构搜索及训练；最后将待计数的蚜虫图像输入训练好的蚜虫计数模型，输出得到密度图，对密度图中的数值进行求和，得到蚜虫的计数值。本发明可以对包含蚜虫的图像进行蚜虫计数，能完成不同尺度下精确的蚜虫计数。

主权项：1.一种基于异质框架搜索的蚜虫计数方法，其特征在于该方法包括：S1：构建蚜虫训练数据集，包括蚜虫图像收集和标签制作，所述标签制作用于对每张图片的蚜虫目标进行点标注，利用高斯核对点标注进行卷积运算生成高斯密度图；S2：对蚜虫图像进行数据预处理；S3：构建蚜虫计数网络模型，包括基础网络、异质框架搜索模块和特征稳定器模块，所述基础网络用于提取网络输入的基础特征，所述异质框架搜索模块用于搜索内单元的类型和节点的操作，生成异质框架搜索网络，所述特征稳定器模块用于稳定所述异质框架搜索模块内特征的学习；S4：将预处理后的蚜虫图像和对应的密度图作为训练样本，对所述蚜虫计数网络模型进行网络结构搜索及训练；S5：最后将待计数的蚜虫图像输入训练好的蚜虫计数模型，输出得到密度图，对密度图中的数值进行求和，得到蚜虫的计数值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京信息工程大学 一种基于异质框架搜索的蚜虫计数方法及装置

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