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公开(公告)号：CN116310391B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310558925.7
申请日：2023-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种用于茶叶病害的识别方法，包括如下步骤：步骤一、数据预处理：采集茶叶病害图像数据，将每一幅包含多个病害和背景噪声的图片进行裁剪，将所拍摄到的图片裁剪成单个病害叶片为一幅图像；步骤二、构造最优小样本图网络模型并训练模型：首先将茶叶病害图像嵌入成特征向量，然后将每个特征向量作为茶叶病害图像的双域节点初始化图，根据构建好的双域节点初始化图进行图的更新优化，最优小样本图网络模型包含自下而上推理、自上而下推理和跳跃连接三个部分；步骤三、对图像进行茶叶病害图像识别。本发明减少人为识别病害耗费的人力物力，使用智能识别技术进行茶叶病害识别。
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公开(公告)号：CN116168443B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310453612.5
申请日：2023-04-25
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/778 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于信息差知识蒸馏的遮挡面部情绪识别方法，包括以下步骤：数据采集及预处理：通过RGB摄像机采集图像数据，检测图像中是否包含人脸信息，再经过人脸对齐网络提取出面部图像区域，将最终采集到的数据划分为训练集和测试集，将训练集中图像经过随机掩膜机制生成掩膜图像；最优模型训练；情绪识别。本发明涉及面部识别技术领域，该种基于信息差知识蒸馏的遮挡面部情绪识别方法，采用知识蒸馏方法可以将更大更复杂的教师模型学习到的知识蒸馏到更小更简便的学生模型当中，在减小模型参数的同时能够提高学生模型的识别效果，可以更加方便部署到系统当中实现实时检测，解决面部遮挡面部表情无法识别的问题。
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公开(公告)号：CN116310391A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310558925.7
申请日：2023-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种用于茶叶病害的识别方法，包括如下步骤：步骤一、数据预处理：采集茶叶病害图像数据，将每一幅包含多个病害和背景噪声的图片进行裁剪，将所拍摄到的图片裁剪成单个病害叶片为一幅图像；步骤二、构造最优小样本图网络模型并训练模型：首先将茶叶病害图像嵌入成特征向量，然后将每个特征向量作为茶叶病害图像的双域节点初始化图，根据构建好的双域节点初始化图进行图的更新优化，最优小样本图网络模型包含自下而上推理、自上而下推理和跳跃连接三个部分；步骤三、对图像进行茶叶病害图像识别。本发明减少人为识别病害耗费的人力物力，使用智能识别技术进行茶叶病害识别。
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公开(公告)号：CN116168443A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310453612.5
申请日：2023-04-25
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/778 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于信息差知识蒸馏的遮挡面部情绪识别方法，包括以下步骤：数据采集及预处理：通过RGB摄像机采集图像数据，检测图像中是否包含人脸信息，再经过人脸对齐网络提取出面部图像区域，将最终采集到的数据划分为训练集和测试集，将训练集中图像经过随机掩膜机制生成掩膜图像；最优模型训练；情绪识别。本发明涉及面部识别技术领域，该种基于信息差知识蒸馏的遮挡面部情绪识别方法，采用知识蒸馏方法可以将更大更复杂的教师模型学习到的知识蒸馏到更小更简便的学生模型当中，在减小模型参数的同时能够提高学生模型的识别效果，可以更加方便部署到系统当中实现实时检测，解决面部遮挡面部表情无法识别的问题。
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