一种基于改进的卷积神经网络的鸟类识别方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于改进的卷积神经网络的鸟类识别方法，包括：利用鸟类识别器对待识别的鸟类图像进行识别，得到待识别的鸟类图像的鸟类类别；所述鸟类识别器的训练包括：构建样本鸟类图像的数据集；在卷积神经网络的ResNet50输入层之后增加BN层，在5层卷积层之后增加2层卷积层，在FC层之前增加Dropout层，得到改进的卷积神经网络；利用样本鸟类图像的数据集训练改进的卷积神经网络，得到鸟类识别器。本发明基于迁移学习的思想，对卷积神经网络进行改进，将其应用在鸟类属性识别上，在样本量有限的前提下，获得了比改进之前的网络更好的结果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进的卷积神经网络的鸟类识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109460774A
申请号 ：
CN201811091554.1
公开（公告）日 ：
2019-03-12
申请日 ：
2018-09-18
授权号 ：
CN109460774B
授权日 ：
2022-04-22
发明人 ：
邹腊梅熊紫华张松伟李长峰李晓光陈婷杨卫东
申请人 ：
华中科技大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
代理机构 ：
华中科技大学专利中心
代理人 ：
李智
优先权 ：
CN201811091554.1
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-22 ：
授权
2019-04-05 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20180918
申请日 : 20180918
2019-03-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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