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[01919003]基于深度迁移学 习的 植物气孔智能检测与 识别方法及系统

交易价格: 面议

所属行业:

类型: 非专利

技术成熟度: 正在研发

交易方式: 技术转让

联系人:

所在地:

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
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技术详细介绍

本发明公开了一种植物气孔智能检测与识别系统;该系统包 括:导入图像模块、气孔检测模块、批量处理与显示模块、模 型参数调整模块、显示检测识别详细信息模块。该系统极大地 方便了用户对高通量植物表皮的细胞图像中气孔表型性状的 分析,模型训练耗时短,用户能通过自定义参数功能最大限度 地提高气孔自动检测与识别准确性和可扩展性。本发明还提供 基于深度迁移学习的植物气孔智能检测与识别方法;该方法通 过将自定义的高通量植物叶表皮的细胞光学显微镜图像集和 预训练的YOLOv3 网络结构进行深度迁移学习来快速高效地训 练模型,根据检测与识别的实际效果让用户参与其中,并进行 适当的模型参数调整,从而最大限度地提升检测与识别结果。

本发明公开了一种植物气孔智能检测与识别系统;该系统包 括:导入图像模块、气孔检测模块、批量处理与显示模块、模 型参数调整模块、显示检测识别详细信息模块。该系统极大地 方便了用户对高通量植物表皮的细胞图像中气孔表型性状的 分析,模型训练耗时短,用户能通过自定义参数功能最大限度 地提高气孔自动检测与识别准确性和可扩展性。本发明还提供 基于深度迁移学习的植物气孔智能检测与识别方法;该方法通 过将自定义的高通量植物叶表皮的细胞光学显微镜图像集和 预训练的YOLOv3 网络结构进行深度迁移学习来快速高效地训 练模型,根据检测与识别的实际效果让用户参与其中,并进行 适当的模型参数调整,从而最大限度地提升检测与识别结果。

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