一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法
专利汇可以提供一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法，所述方法通过利用终端设备对果蝇图像进行采集和特征提取，根据果蝇的特点，运用标记果蝇翅特征点的方法进行特征点坐标值提取，形成了样本数据。然后通过采用BP神经网络 算法 实现的分类器对样本数据进行学习训练。最后采用分类器对果蝇进行识别鉴定。所述方法包括：利用果蝇 图像采集 装置进行图像采集、选取图像特征点、果蝇鉴定、返回鉴定结果。本 发明 技术方案打破了传统的果蝇识别方式，实现实时鉴定过程，大大提高了工作效率。，下面是一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法专利的具体信息内容。
1.一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法，其特征在于，所述方法利用终端设备对果蝇图像进行采集和特征提取；根据果蝇的特点，运用标记果蝇翅特征点的方法进行特征点坐标值提取，形成了样本数据；然后通过采用BP神经网络算法实现的分类器对样本数据进行分类训练；最后采用分类器对果蝇进行识别鉴定；
所述方法包括以下步骤：
（1）利用果蝇图像采集装置进行图像采集；
（2）选取图像特征点；
（3）果蝇鉴定；
（4）返回鉴定结果；
（5）结束本次鉴定；
所述步骤均是在移动终端完成。
2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法，其特征在于，所述果蝇图像采集装置，利用已有的三星平板Note8.0、外加奇能广角超微距手机镜头W-67组装成一个移动式果蝇图像采集装置。
3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法，其特征在于，所述果蝇图像采装置包括图像采集装置部分和移动端；图像采集装置部分通过数据线连接移动端；
所述图像采集装置部分为手机镜头，包括广角镜头、微距镜头和镜头夹；所述广角镜头为110度广角，所述微距镜头为10倍微距镜头；所述镜头采用铝合金外壳及光学玻璃镜片，所述镜头夹与移动端连接；
所述移动端设有：
拍照模块：用于拍照，通过手机镜头连接移动端完成；
图片处理模块：实现对图片缩放和旋转；
特征点提取模块：用于对图像进行特征点选取；
设置阈值模块：根据实际情况调整域值大小，提高鉴定准确率；
添加样本模块：将已识别的果蝇类别数据添加至特征值文件；
训练分类器模块：获得实蝇翅特征值后，用特征值训练分类器；
果蝇鉴定模块：用于对果蝇图像进行类别鉴定。
4.根据权利要求3所述的一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法，其特征在于，所述图像进行特征点提取，选用标记果蝇翅特征点的方法进行特征点坐标值提取，在符合几何形态测量学中关于标记点的定义和选取的点能够反应果蝇的基本特征的基础上，选取了11个果蝇翅特征点之间的15组相对距离值作为分类特征。
5.根据权利要求3所述的一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法，其特征在于，所述设置阈值，是指设置临界值，随着样本数据的增多，可以动态调整阈值的大小，提高果蝇鉴定的准确性和可靠性。
6.根据权利要求3所述的一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法，其特征在于，所述对果蝇图像进行类别鉴定是通过以下步骤实现的：
（1）载入已知类别果蝇图像；
（2）图像特征点提取；
（3）形成特征值文件并保存；
（4）训练分类器。
7.根据权利要求3所述的一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法，其特征在于，所述训练分类器，指对BP神经网络算法实现的分类器进行学习训练，
首先，输入层接收果蝇翅样本数据，接着，把收到的信息传递给隐含层，果蝇数据经过处理后，隐含层再把处理后的信息传递给输出层，这样，就完成了一次数据的正向传播过程，当输出层的实际输出和预期的输出结果不相符的时候，则进入误差的反向传播阶段；所谓的反向传播是指由输出层传给隐含层再传给输入层；通过循环往复的数据信息正向传播和误差反向传播过程，使得误差按梯度方向下降，调整各层的权值和阈值，直到实际输出尽可能的与期望输出相符就完成了分类器的学习训练过程。
一种基于BP神经网络的果实蝇识别方法
技术领域
背景技术
发明内容
（2）选取图像特征点；
（3）果蝇鉴定；
（4）返回鉴定结果；
（5）结束本次鉴定。
所述移动端设有：
拍照模块：用于拍照，通过手机镜头连接移动端完成；
图片处理模块：实现对图片缩放和旋转；
特征点提取模块：用于对图像进行特征点选取；
设置阈值模块：根据实际情况调整域值大小，提高鉴定准确率；
添加样本模块：将已识别的果蝇类别数据添加至特征值文件；
训练分类器模块：获得实蝇翅特征值后，用特征值训练分类器；
果蝇鉴定模块：用于对果蝇图像进行类别鉴定。
（2）图像特征点提取；
（3）形成特征值文件并保存；
（4）训练分类器。
具体实施方式
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