基于深度学习的枯草芽胞杆菌菌落形态识别与计数方法

本申请公开了一种基于深度学习的枯草芽胞杆菌菌落形态识别与计数方法，涉及微生物菌落技术领域，该方法包括，包括：获取待识别的枯草芽胞杆菌的菌落图像；将菌落图像输入至经训练的菌落检测模型中；输出由菌落检测模型对菌落图像的形态识别结果；统计形态识别结果中所有菌落的边界框，得到菌落计数结果并输出；菌落检测模型基于深度学习的目标检测模型，并经由多种形态类别的枯草芽胞杆菌菌落图像的数据集训练得到。本申请通过枯草芽胞杆菌多形态特征专门构建的图像数据集，基于经训练的模型来实现菌落检测，解决了传统菌落识别技术依赖人工、效率低的技术问题，实现了对菌落形态的精准自动化识别与计数，提升了微生物表型分析的效率与可靠性。