一种基于度量学习的猿类识别方法、系统及介质（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于度量学习的猿类识别方法、系统及介质，方法包括：获取猿类的原始图像，对所述原始图像进行数据增强，得到训练样本；构建SE‑ResNet模型，将所述训练样本输入所述SE‑ResNet模型进行训练，得到猿类识别模型；其中，所述SE‑ResNet模型包含多个残差模块，所述残差模块包含多个嵌入有SE模块的残差块，所述SE模块用于自适应调整各个特征通道的权重；采用猿类识别模型对猿类的图像进行特征提取和分类，同时识别出猿类的个体和种群类别；本发明能够高效识别猿类的个体和种群。

《一种基于度量学习的猿类识别方法、系统及介质（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024117770939，当前法律状态为已下证，由广东海洋大学提出申请，发明人为林聪;伍昊嶂;陈悦;蔡东耀;刘莹，申请日期为2024-12-05，公开（公告）日期为2025-10-21，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/10 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于度量学习的猿类识别方法、系统及介质，方法包括：获取猿类的原始图像，对所述原始图像进行数据增强，得到训练样本；构建SE‑ResNet模型，将所述训练样本输入所述SE‑ResNet模型进行训练，得到猿类识别模型；其中，所述SE‑ResNet模型包含多个残差模块，所述残差模块包含多个嵌入有SE模块的残差块，所述SE模块用于自适应调整各个特征通道的权重；采用猿类识别模型对猿类的图像进行特征提取和分类，同时识别出猿类的个体和种群类别；本发明能够高效识别猿类的个体和种群。

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