一种智能虫草辅助识别设备及方法

技术特征：
1.一种智能虫草辅助识别设备，其特征在于，包括：数据库构建功能单元、虫草识别模型构建功能单元和虫草辅助识别单元；所述数据库构建功能单元用于采集虫草图像数据，构建虫草数据库；所述虫草识别模型构建功能单元用于基于所述虫草数据库，构建虫草识别模型；所述虫草辅助识别单元用于基于所述虫草识别模型，完成虫草识别。2.根据权利要求1所述的智能虫草辅助识别设备，其特征在于，所述虫草图像数据统一为224*224像素，并进行标注。3.根据权利要求1所述的智能虫草辅助识别设备，其特征在于，所述虫草识别模型的构建过程包括：将所述虫草数据库划分为训练集与测试集；采用lstm网络，构建虫草识别模型；将所述训练集输入至虫草识别模型进行训练；将所述测试集输入至训练好的虫草识别模型进行测试，完成所述虫草识别模型的构建。4.根据权利要求3所述的智能虫草辅助识别设备，其特征在于，所述训练集与所述测试集的划分比例为7：3。5.根据权利要求1所述的智能虫草辅助识别设备，其特征在于，基于lstm网络，构建虫草识别模型的过程分为忘记阶段、输入阶段和细胞状态更新阶段三方面。6.一种智能虫草辅助识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集虫草图像数据，构建虫草数据库；基于所述虫草数据库，构建虫草识别模型；基于所述虫草识别模型，完成虫草识别。7.根据权利要求6所述的智能虫草辅助识别方法，其特征在于，所述虫草图像数据统一为224*224像素，并进行标注。8.根据权利要求6所述的智能虫草辅助识别方法，其特征在于，所述虫草识别模型的构建过程包括：将所述虫草数据库划分为训练集与测试集；采用lstm网络，构建虫草识别模型；将所述训练集输入至虫草识别模型进行训练；将所述测试集输入至训练好的虫草识别模型进行测试，完成所述虫草识别模型的构建。9.根据权利要求8所述的智能虫草辅助识别方法，其特征在于，所述训练集与所述测试集的划分比例为7：3。10.根据权利要求6所述的智能虫草辅助识别方法，其特征在于，基于lstm网络，构建虫草识别模型的过程分为忘记阶段、输入阶段和细胞状态更新阶段三方面。

技术总结
本发明公开一种智能虫草辅助识别设备及方法，包括：数据库构建功能单元、虫草识别模型构建功能单元和虫草辅助识别单元；数据库构建功能单元用于采集虫草图像数据，构建虫草数据库；虫草识别模型构建功能单元用于基于虫草数据库，构建虫草识别模型；虫草辅助识别单元用于基于虫草识别模型，完成虫草识别。本发明将虫草识别与LSTM结合，极大提升了虫草识别的时效性与准确性，适用于野外环境。适用于野外环境。适用于野外环境。


技术研发人员：黄成兵
受保护的技术使用者：阿坝师范学院
技术研发日：2022.10.21
技术公布日：2023/1/31