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一种微小物检测并分类计数的方法
| 专利名称： | 一种微小物检测并分类计数的方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种微小物检测并分类计数的方法，该方法旨在解决现有技术下对微小物检测存在对复杂的混合微小物全面的检测分析性差，对微小物的性状检测性弱，检测分析方法的可编程性差，无法制成可查询的数字化样本的技术问题；该方法的步骤为：先利用数字化采集装置对待检测物进行有序的数字化采集，形成原始数字化数据，再利用检测装置基于机器学习的目标检测算法和基于机器学习的分类识别算法对原始数字化数据进行分析。该技术方案通过基于机器学习的算法，采用采集方式和识别方式并行，实现全面快速地对复杂的不同种类微小物各自不同的性状进行检测并分类计数，并提高检测分析方法的可编程性，且能制成可查询的数字化样本。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江西;36 |
| 申请人： | 江西憶源多媒体科技有限公司 |
| 发明人： | 徐林楠;邹克才;单芬;苏翠平;何国前;赖长平 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2019-03-08T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-05-21T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201910174311.2 |
| 公开号： | CN109781732A |
| 代理机构： | 赣州智府晟泽知识产权代理事务所(普通合伙) |
| 代理人： | 姜建华 |
| 分类号： | G01N21/84(2006.01);G;G01;G01N;G01N21 |
| 申请人地址： | 341008 江西省赣州市章贡区沙河工业园内 |
| 主权项： | 1.一种微小物检测并分类计数的方法，其特征在于，该方法的具体步骤为：利用数字化采集装置对待检测物进行有序的数字化采集，形成原始数字化数据，并将得到的原始数字化数据传输给能对原始数字化数据进行分析的检测装置，再利用检测装置基于机器学习的目标检测算法通过R-CNN、Fast/Faster R-CNN或SSD对原始数字化数据进行处理，得出所有出现在原始数字化数据中的微小物的位置和范围，对于每一个检测出的位置和范围，检测装置再采用基于机器学习的分类识别算法通过SVM或KNN对该位置和范围的原始数字化数据进行精准分类，并找出所有微小物相应的性状特征，最后将识别得出的微小物位置信息、微小物分类信息、微小物性状信息输出为分析数据； 其中，所述数字化采集装置为内置一种或多种传感器，以及内置一种或多种为传感器提供观察条件的观察装置。 2.根据权利要求1所述的一种微小物检测并分类计数的方法，其特征在于，所述传感器为CCD感光芯片或CMOS感光芯片。 3.根据权利要求1所述的一种微小物检测并分类计数的方法，其特征在于，所述观察装置为显微镜、窄平面条状激光器或特定波段光发生器。 4.根据权利要求1所述的一种微小物检测并分类计数的方法，其特征在于，所述原始数字化数据的组织形式为音视频流、网络二进制流、影音文件、图像文件或数据库文件。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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