公开(公告)号：CN110837768B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN201810959642.2

申请日：2018-08-16

申请人： 武汉大学

发明人： 吴静 ,  杨锦涛 ,  严浩然 ,  邓嵩源 ,  江昊 ,  周建国

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/50 ,  G06V10/54 ,  G06V10/56 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82

摘要： 本发明涉及一种面向珍稀动物保护的在线检测与识别方法，本发明先使用传统图像处理方法对动物图像进行第一次模糊分类，缩小识别的范围，在更小的范围内根据具体动物种类的特点，进行第二次精确分类，对于水生动物和鸟类采用深度学习方法，对于非鸟类采用传统图像处理方法，通过两次分类简化了算法，提高了识别速度。本发明可以尽量简化识别的过程，通过多次简单分类得到识别结果，克服以往方法无法提取抽象特征，需要大量训练样本的不足，在满足识别速度、准确度要求的情况下，尽可能降低算力要求，从而降低硬件配置，可用于在前端设备上实现图像处理，不需要将采集的图像信息传输到后端计算机进行处理，实现方式更为简单、快捷。

公开(公告)号：CN110837768A

公开(公告)日：2020-02-25

申请号：CN201810959642.2

申请日：2018-08-16

申请人： 武汉大学

发明人： 吴静 ,  杨锦涛 ,  严浩然 ,  邓嵩源 ,  江昊 ,  周建国

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

摘要： 本发明涉及一种面向珍稀动物保护的在线检测与识别方法，本发明先使用传统图像处理方法对动物图像进行第一次模糊分类，缩小识别的范围，在更小的范围内根据具体动物种类的特点，进行第二次精确分类，对于水生动物和鸟类采用深度学习方法，对于非鸟类采用传统图像处理方法，通过两次分类简化了算法，提高了识别速度。本发明可以尽量简化识别的过程，通过多次简单分类得到识别结果，克服以往方法无法提取抽象特征，需要大量训练样本的不足，在满足识别速度、准确度要求的情况下，尽可能降低算力要求，从而降低硬件配置，可用于在前端设备上实现图像处理，不需要将采集的图像信息传输到后端计算机进行处理，实现方式更为简单、快捷。