(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211032425.1 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 联通 （广东） 产业互联网有限公司 地址 510000 广东省广州市黄埔区(中新广 州知识城)亿创街1号 406房之555 (72)发明人 廖良松　邹一荣　李好　黄菁　 谭远祥　周晨辉　聂彬　栗少卿　 覃韬　 (74)专利代理 机构 广州润禾知识产权代理事务 所(普通合伙) 44446 专利代理师 郑永泉 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 瓢虫分类识别模型的训练及使用方法 (57)摘要 本发明提供一种瓢虫分类识别模型的训练 方法， 包括： 获取若干瓢虫图片； 对获取的瓢虫图 片进行品种标注以及目标标注； 以品种标注以及 目标框标注的瓢虫图片构建训练集和测试集； 将 训练集输入瓢虫分类识别模型得到收敛的瓢虫 分类识别模 型； 将测试集输入瓢虫分类识别模型 进行测试； 根据测试结果对瓢虫分类识别模型进 行优化； 所述瓢虫分类识别模型包括目标检测网 络和分类网络， 进而训练出一种快速高效分类识 别瓢虫的深度学习模型。 本发明还提供一种瓢虫 分类识别模型的使用方法， 包括： 将待分类的瓢 虫图片输入收敛的瓢虫分类识别模 型； 得到待分 类的瓢虫图片的目标框选结果和分类结果， 通过 对瓢虫进行快速分类识别， 合理利用瓢虫服务农 业。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115272773 A 2022.11.01 CN 115272773 A 1.一种瓢虫分类识别模型的训练方法， 其特 征在于， 包括： 获取若干瓢虫图片； 对获取的瓢虫图片进行品种标注以及目标 标注； 以品种标注以及目标框标注的瓢虫图片 构建训练集和 测试集； 将训练集输入瓢虫分类识别模型 得到收敛的瓢虫分类识别模型； 将测试集输入瓢虫分类识别模型进行测试； 根据测试 结果对瓢虫分类识别模型进行优化； 所述瓢虫分类识别模型包括目标检测网络和分类网络 。 2.根据权利要求1所述的瓢虫分类识别模型的训练方法， 其特 征在于： 所述目标检测网络包括若干特征提取层、 与若干特征提取层叠加融合的双向融合层以 及输出层。 3.根据权利要求1所述的瓢虫分类识别模型的训练方法， 其特 征在于： 所述目标检测网络的输出 经过非极大值抑制后输入分类网络 。 4.根据权利要求1所述的瓢虫分类识别模型的训练方法， 其特 征在于： 所述分类网络加入注意力机制。 5.根据权利要求1所述的瓢虫分类识别模型的训练方法， 其特 征在于： 对所述瓢虫分类识别模型进行瘦身处 理； 所述瘦身处 理包括： 对目标检测网络进行小模型骨架优化和量 化处理； 对分类网络进行量 化处理。 6.一种瓢虫分类识别模型的使用方法， 使用权利要求1至5任一项所述的收敛的瓢虫分 类识别模型， 其特 征在于， 包括： 将待分类的瓢虫图片输入收敛的瓢虫分类识别模型； 得到待分类的瓢虫图片的目标框 选结果和分类结果。 7.一种瓢虫分类识别模型的训练系统， 其特 征在于， 包括： 图片获取模块， 用于获取若干瓢虫图片； 标注模块， 用于对获取的瓢虫图片进行品种标注以及目标 标注； 样本集构建模块， 用于以品种标注以及目标框标注的瓢虫图片 构建训练集和 测试集； 训练模块， 用于将训练集输入瓢虫分类识别模型 得到收敛的瓢虫分类识别模型； 测试优化模块， 用于将测试集输入瓢虫分类识别模型进行测试， 根据测试结果对瓢虫 分类识别模型进行优化； 瓢虫分类识别模型， 包括目标检测网络和分类网络 。 8.一种瓢虫分类系统， 其特 征在于， 包括： 图片输入 模块， 用于将待分类的瓢虫图片输入收敛的瓢虫分类识别模型； 目标框选模块， 用于得到待分类的瓢虫图片的目标框 选结果； 分类模块， 用于得到待分类的瓢虫图片的分类结果； 收敛的瓢虫分类识别模型， 包括目标检测网络和分类网络 。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求 1至6任一项 所述的瓢虫分类识别模型权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272773 A 2的训练或使用方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至 6任一项所述的瓢虫分类识别模型的训练或使用方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272773 A 3