摘要
本发明公开的属于机器学习视觉处理技术领域,具体为一种基于机器学习的计算机视觉处理系统,包括中央处理模块,图像数据采集模块,数据预处理模块,特征提取模块,目标检测与识别模块,语义分割模块,姿态估计与跟踪模块,通过训练神经网络,计算机视觉系统能够识别图像中的物体、场景和特征,精度常常超过传统的图像处理方法,且能够实时获取、处理并分析图像或视频数据,在瞬间做出决策的同时,通过对历史图像数据的学习,计算机视觉系统可以预测某些事件或行为的发生。
技术关键词
后处理模块
图像数据采集模块
计算机视觉系统
特征提取模块
特征选择
姿态估计
原始图像数据
训练神经网络
特征提取方法
检测障碍物
稳健特征
识别模块
梯度直方图
语义
深度神经网络
图像处理方法
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癫痫预警方法
卷积模型
计算机可读指令
电信号
分布式协同
融合方法
可见光图像
互补特征
伪影
图像增强模块
需求识别方法
家庭
梯度提升决策树
特征值
协方差矩阵
剩余使用寿命
磨机部件
寿命预测方法
故障特征
寿命预测模型
体重测量方法
回归预测模型
融合特征
模态特征
注意力机制