【技术实现步骤摘要】
基于Cascade R
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CNN算法的生态生物识别方法
[0001]本专利技术涉及生物识别
，尤其涉及基于Cascade R
‑
CNN算法的生态生物识别方法。
技术介绍
[0002]水生物是判断河水是否受到污染的有效参照物。河水中不同化学物质的分布和浓度，将决定河中水生物的类型构成。一些水生物在某种河流条件下可以繁殖很快，在另一环境下则可能死亡，这是由河水中的不同成分决定的。因此，只要分析河流中水生物的类型构成，就可对某一河段中存在什么样的化学物质做出判断。然而，现有的生物识别不便于对小目标进行检测，小目标的识别率较差，生物目标识别精度不高。
技术实现思路
[0003]基于
技术介绍
存在的技术问题，本专利技术提出了基于Cascade R
‑
CNN算法的生态生物识别方法。
[0004]本专利技术提出的基于Cascade R
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CNN算法的生态生物识别方法，包括如下步骤：
[0005]S1收集生态生物特征，将收集的生态特征...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于Cascade R
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CNN算法的生态生物识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1收集生态生物特征，将收集的生态特征进行分类，并建立生态特征数据库；S2发起生态生物识别请求，根据请求在生态环境中采集生物图像数据；S3对采集的生物图像数据进行去噪处理，得到处理后的生物图像数据；S4通过Cascade R
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CNN算法对处理后的生物图像数据进行目标检测；S41由并行FPN对输入图片进行特征提取，并在特征图上生成对应anchor；S42由RPN对各金字塔层特征图中的anchor进行第一阶段的预测；S43第二阶段中,利用CascadeR
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CNN对一阶段筛选得到的候选框进行高质量的分类和回归,最终得到检测结果；S5将生物图像数据特征与生态特征数据库中的特征数据进行对比识别。2.根据权利要求1所述的基于Cascade R
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CNN算法的生态生物识别方法，其特征在于，所述步骤S42第一阶段采用并行结构加强目标特征的表达能力。3.根据权利要求1所述的基于Cascade R
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CNN算法的生态生物识别方法，其特征在于，所述步骤S43第二阶段使用级联结构CascadeR
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨志峰，沈永明，张远，蔡宴朋，
申请(专利权)人：澜途集思生态科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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