本发明专利技术公开了一种室内真菌菌种的快速识别方法、装置、设备及存储介质，属于图像自动识别领域，该方法包括：获取真菌菌落的待处理图像；将所述待处理图像输入至预设的真菌菌种识别模型，得到所述待处理图像的识别结果，所述识别结果包括所述待处理图像中菌落的菌种，其中，所述预设的真菌菌种识别模型是基于具有菌种标签的训练数据对预设的待训练模型进行迭代训练后得到的；基于所述菌落的菌种，确定所述菌落中优势菌种的有利生长环境，以供检测人员基于所述菌落中优势菌种的有利生长环境对室内环境进行改善。本申请能够简便地进行室内真菌污染检测。真菌污染检测。真菌污染检测。
【技术实现步骤摘要】
室内真菌菌种的快速识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及图像自动识别领域，尤其涉及一种室内真菌菌种的快速识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]对于建筑领域，由于室内环境中真菌种类多样，现有的室内真菌的监测、检测主要通过对空气孢子或壁面孢子采样来进行菌落计数，以获得室内真菌污染水平，但是通过菌落计数的方法只能得到真菌总污染水平，却无法识别具体菌种种类，也难以针对特定菌种进行有效控制和治理。
[0003]目前关于真菌菌种识别的技术研究多集中在生物、食品等领域，例如，采用DNA高通量测序技术等生物检测方法，得到样本中所有真菌类型。但是这一方法不仅需要专业的设备，而且成本较高，难以快速得到结果。
[0004]因此，现有技术中存在室内真菌污染检测难度大的问题。
技术实现思路
[0005]本申请的主要目的在于提供一种室内真菌菌种的快速识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决室内真菌污染检测难度大的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本申请提供一种室内真菌菌种的快速识别方法，所述室内真菌菌种的快速识别方法包括以下步骤：
[0007]获取真菌菌落的待处理图像；
[0008]将所述待处理图像输入至预设的真菌菌种识别模型，得到所述待处理图像的识别结果，所述识别结果包括所述待处理图像中菌落的菌种，其中，所述预设的真菌菌种识别模型是基于具有菌种标签的训练数据对预设的待训练模型进行迭代训练后得到的；
[0009]基于所述菌落的菌种，确定所述菌落中优势菌种的有利生长环境，以供检测人员基于所述菌落中优势菌种的有利生长环境对室内环境进行改善。
[0010]在本申请的一种可能的实施方式中，所述将所述待处理图像输入至预设的真菌菌种识别模型，得到所述待处理图像的识别结果的步骤之前，所述方法还包括：
[0011]获取真菌菌落的训练图像；
[0012]基于所述训练图像中真菌菌落的形态特征，对所述训练图像进行分类，得到多组真菌菌落的训练图像；
[0013]基于所述多组真菌菌落的训练图像，得到对应的真菌菌落的标签图像；
[0014]对由所述对应的真菌菌落的标签图像组成的数据集分别进行划分，至少得到多组训练集；
[0015]基于所述多组训练集以及预设训练轮数，对所述预设的待训练模型进行迭代训练，得到多个满足精度条件的所述真菌菌种识别模型。
[0016]在本申请的一种可能的实施方式中，所述基于所述多组训练集以及预设训练轮
数，对所述预设的待训练模型进行迭代训练，得到多个满足精度条件的所述真菌菌种识别模型的步骤之后，所述方法还包括：
[0017]基于所述每一轮迭代训练过程中使用的所述多组训练集中训练图像的标签以及所述标签的识别结果，对预设模型评价指标进行计算，得到计算结果；
[0018]基于所述计算结果，确定所述多个满足精度条件的真菌菌种识别模型对所述多组真菌菌落的训练图像的识别效果；
[0019]基于所述识别效果对所述多个满足精度条件的真菌菌种识别模型进行排序，得到排序后的所述真菌菌种识别模型。
[0020]在本申请的一种可能的实施方式中，所述基于所述多组训练集以及预设训练轮数，对所述预设的待训练模型进行迭代训练，得到多个满足精度条件的所述真菌菌种识别模型的步骤之后，所述方法还包括：
[0021]基于所述计算结果，比较所述真菌菌种识别模型对不同菌种的识别准确度，以供研发人员对所述真菌菌种识别模型进行优化。
[0022]在本申请的一种可能的实施方式中，所述将所述待处理图像输入至预设的真菌菌种识别模型，得到所述待处理图像的识别结果的步骤之前，所述方法还包括：
[0023]基于所述待处理图像中真菌菌落的形态特征，确定所述待处理图像所属组别；
[0024]若与所述待处理图像所属组别相对应的真菌菌种识别模型的排序在预设位置，则确定使用所述待处理图像；
[0025]若与所述待处理图像所属组别相对应的真菌菌种识别模型的排序不在预设位置，则返回所述获取真菌菌落的待处理图像的步骤。
[0026]在本申请的一种可能的实施方式中，所述将所述待处理图像输入至预设的真菌菌种识别模型，得到所述待处理图像的识别结果的步骤之前，所述方法还包括：
[0027]基于所述待处理图像中真菌菌落的形态特征，确定与所述待处理图像所属组别相对应的真菌菌种识别模型，以供检测人员得到更精确的识别结果。
[0028]在本申请的一种可能的实施方式中，所述基于所述多组真菌菌落的训练图像，得到对应的真菌菌落的标签图像的步骤之后，所述方法还包括：
[0029]将所述多组真菌菌落的标签图像的大小调整至预设图像大小，以供所述预设的待训练模型加快迭代训练的训练速度。
[0030]本申请还提供一种室内真菌菌种的快速识别装置，所述装置包括：
[0031]获取模块，用于获取真菌菌落的待处理图像；
[0032]识别模块，用于将所述待处理图像输入至预设的真菌菌种识别模型，得到所述待处理图像的识别结果，所述识别结果包括所述待处理图像中菌落的菌种，其中，所述预设的真菌菌种识别模型是基于具有菌种标签的训练数据对预设的待训练模型进行迭代训练后得到的；
[0033]确定模块，用于基于所述菌落的菌种，确定所述菌落中优势菌种的有利生长环境，以供检测人员基于所述菌落中优势菌种的有利生长环境对室内环境进行改善。
[0034]本申请还提供一种室内真菌菌种的快速识别设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的室内真菌菌种的快速识别程序，所述室内真菌菌种的快速识别程序配置为实现如上述任一项所述的室内真菌菌种的快速识别方
法的步骤。
[0035]本申请还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有室内真菌菌种的快速识别程序，所述室内真菌菌种的快速识别程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的室内真菌菌种的快速识别方法的步骤。
[0036]本申请提供一种室内真菌菌种的快速识别方法，与现有技术中采用DNA高通量测序技术等生物检测方法对室内进行真菌污染检测，操作难度大相比，本申请通过获取真菌菌落的待处理图像；将所述待处理图像输入至预设的真菌菌种识别模型，得到所述待处理图像的识别结果，所述识别结果包括所述待处理图像中菌落的菌种，其中，所述预设的真菌菌种识别模型是基于具有菌种标签的训练数据对预设的待训练模型进行迭代训练后得到的；基于所述菌落的菌种，确定所述菌落中优势菌种的有利生长环境，以供检测人员基于所述菌落中优势菌种的有利生长环境对室内环境进行改善。可以理解，本申请通过将获取的真菌图像直接输入至预设的真菌菌种识别模型，即可通过识别得到图像中菌落的菌种等识别结果，基于所述菌落的菌种，即可从预设数据库中确定所述菌落中优势菌种的有利生长环境，简单易操作，且不需要生物检测领域相关专业知识，就可以达到对室内真菌污染检测的目的。因此，本申请能够简便地进行室内真菌污本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种室内真菌菌种的快速识别方法，其特征在于，所述室内真菌菌种的快速识别方法包括以下步骤：获取真菌菌落的待处理图像；将所述待处理图像输入至预设的真菌菌种识别模型，得到所述待处理图像的识别结果，所述识别结果包括所述待处理图像中菌落的菌种，其中，所述预设的真菌菌种识别模型是基于具有菌种标签的训练数据对预设的待训练模型进行迭代训练后得到的；基于所述菌落的菌种，确定所述菌落中所述菌落中优势菌种的有利生长环境，以供检测人员基于所述菌落中优势菌种的有利生长环境对室内环境进行改善。2.如权利要求1所述的室内真菌菌种的快速识别方法，其特征在于，所述将所述待处理图像输入至预设的真菌菌种识别模型，得到所述待处理图像的识别结果的步骤之前，所述方法还包括：获取真菌菌落的训练图像；基于所述训练图像中真菌菌落的形态特征，对所述训练图像进行分类，得到多组真菌菌落的训练图像；基于所述多组真菌菌落的训练图像，得到对应的真菌菌落的标签图像；对由所述对应的真菌菌落的标签图像组成的数据集分别进行划分，至少得到多组训练集；基于所述多组训练集以及预设训练轮数，对所述预设的待训练模型进行迭代训练，得到多个满足精度条件的所述真菌菌种识别模型。3.如权利要求2所述的室内真菌菌种的快速识别方法，其特征在于，所述基于所述多组训练集以及预设训练轮数，对所述预设的待训练模型进行迭代训练，得到多个满足精度条件的所述真菌菌种识别模型的步骤之后，所述方法还包括：基于所述每一轮迭代训练过程中使用的所述多组训练集中训练图像的标签以及所述标签的识别结果，对预设模型评价指标进行计算，得到计算结果；基于所述计算结果，确定所述多个满足精度条件的真菌菌种识别模型对所述多组真菌菌落的训练图像的识别效果；基于所述识别效果对所述多个满足精度条件的真菌菌种识别模型进行排序，得到排序后的所述真菌菌种识别模型。4.如权利要求3所述的室内真菌菌种的快速识别方法，其特征在于，所述基于所述多组训练集以及预设训练轮数，对所述预设的待训练模型进行迭代训练，得到多个满足精度条件的所述真菌菌种识别模型的步骤之后，所述方法还包括：基于所述计算结果，比较所述真菌菌种识别模型对不同菌种的识别准确度，以供研发人员对所述真菌菌种识别模型进行优化。5.如权利要求3所述的室内真菌菌种的...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜晨秋，姚润明，王玉珏，李百战，喻伟，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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