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文档简介

本发明提供了一种智能浮游生物鉴定与分2步骤3，基于改进深度学习的识别算法对预处理后的样品图像处理得到浮游生物目标其中，步骤3中使用基于改进深度学习的识别算法对上一步骤中经过预处理的图像进图像搜索引擎进行再次分类和识别；改进深度学习算法由可分离2D卷积层、BN层和激活层组成的深度模型M1,由可分离2D深度学习网络架构通过将图像样本输入深度模型M1，经过M1处理后得摄和预处理通过控制三轴电动载物台沿X和Y方向运动使显微镜物镜定位到计数框框上方，4.根据权利要求1所述的鉴定与分析方法，步骤4中分析结定义如下w为权重系数，L为多任务学习各自损失函数，为3浮游生物目标识别与鉴定模块，基于改进深度学习的结果分析模块，对浮游生物目标识别与鉴定结果进行其中，使用基于改进深度学习的识别算法对经过预处理的改进深度学习算法由可分离2D卷积层、BN层和激活层组成的深度模型M1,由可分离2D深度学习网络架构通过将图像样本输入深度模型M1，经过M1处理后得7.一种电子设备，包括存储器、处理器以及8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述4[0001]本发明属于智能识别和监测领域，具体涉及一种智能浮游生物鉴定与分析方法、离与定容；3)显微样本制备加载,现有方法是将样品用吸管或移液枪加入计数框并盖上盖玻片,然后将计数框放到显微镜载物台上；4)在显微镜200～400倍镜下对生物进行识别和计数,现有方法是由生物专业人员手动进行显微镜调焦,根据专业知识进行识别、转换视对于浮游生物检测和识别准确性以及泛化能力都需要进[0008]步骤3，基于改进深度学习的识别算法对预处理后的样品图像处理得到浮游生物5[0012]进一步，步骤3使用基于深度学习的识别算法对上一步骤中经过预处理的图像进[0019]进一步，样品制备加载模块采集所得水样后，立即使用鲁哥氏液(Lugol’s处理的图像进行目标检测识别，算法输出识别到的种类的坐标以及该浮游生物所属的种6[0026](2)针对浮游生物具有复杂的形状、大小和运动模式，而且经常在动态环境中出[0027](3)通过数据计算与分析算法模块即对该样本的分析，得到多种指标的分析结果[0030]图3本发明基于改进深度学习的识别算法的浮游生物目标识别与鉴定结果处理流[0036]步骤3，基于改进深度学习的识别算法对预处理后的样品图像处理得到浮游生物7[0051]对拍摄的显微图像进行识别后,获得所有识别出的浮游生物的种类和坐标,软件[0052]多个视野的统计计数：对某样本89

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