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公开(公告)号：CN117975139A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410150004.1
申请日：2024-02-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06T7/10 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图学习的困难气道识别方法，包括以下步骤：S1、收集非困难气道样本与困难气道样本作为原始数据集；S2、对原始数据集中的图像数据进行数据预处理，得到预处理后的数据集；S3、使用预处理后的数据集训练多视图分类模型，得到训练好的多视图分类模型；S4、将待识别的气道图像样本输入多视图分类模型，使用训练好的多视图分类模型完成困难气道图像的识别，本发明基于多视图数据之间信息的一致性与互补性特性以及数据集不同类别之间图像的差异很小的特点，提出一种新的多视图分类模型，来充分提取并融合不同视图间有助于识别困难气道的信息。
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