专利名称：基于深度学习的尿沉渣显微图像有形成分识别方法专利类型：发明专利
发明人：李伟红,刘文倩,龚卫国申请号：CN201910164071.8申请日：20190305公开号：CN109740697A公开日：20190510
摘要：本发明提出一种基于深度学习的尿沉渣显微图像有形成分识别方法，包括改进AlexNet模型为De‑AlexNet模型，迁移模型参数，利用可视化卷积神经网络模型制定一种合理的微调学习率和级联特征的策略，集成De‑AlexNet模型、GoogLeNet模型和ResNet模型对尿沉渣显微图像进行特征提取，并设计全连接神经网络模型作为分类器对集成特征进行分类四个部分。与现有的尿沉渣显微图像有形成分识别方法相比，本发明识别准确率更高，操作更简洁，效率更优。
申请人：重庆大学
地址：400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号
国籍：CN
代理机构：重庆华科专利事务所
代理人：康海燕
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