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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的寄生虫卵偏振分类方法,包括以下步骤：步骤1、获取寄生虫卵的穆勒矩阵图像；步骤2、对寄生虫卵的穆勒矩阵图像进行分解得到散射退偏图像作为数据集；步骤3、生成深度学习网络模型ResNet-34,将数据集划分为训练集、验证集和测试集对深度学习网络模型ResNet-34训练,得到分类检测模型；步骤4、将待测寄生虫卵的散射退偏图像输入至分类检测模型,得到寄生虫卵分类检测结果。本发明解决了现有技术在明场相机下对寄生虫卵分类识别率低的问题,能够快速且准确的实现寄生虫卵分类识别。
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