一种基于卷积神经网络和数字全息的海洋浮游生物自动分类方法

摘要

一种基于卷积神经网络和数字全息的海洋浮游生物自动分类方法，包括以下步骤：1)使用数字全息系统拍摄海洋浮游生物的全息图像；2)构建卷积神经网络模型，设定卷积层数，卷积核尺寸，训练参数和损失函数，将1)中得到的图片输入至神经网络中，运行神经网络，获得最终分类结果。本发明针对目前数字全息系统对海洋浮游生物的广泛应用，为满足高效率、低成本和快速性的要求，利用数字全息技术结合深度学习技术，公开了一种基于数字全息图像的海洋浮游生物快速分类方法。