一种基于图像采集设备的数据处理方法及系统

本发明公开了一种基于图像采集设备的数据处理方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括：构建CNN‑VAE生成多模态图像的低光图像，采用反注意模块和双判别器结构的GAN模型，结合并行扩展膨胀卷积扩充训练数据集；通过双分支U‑Net对训练数据集中的图像进行增强，利用局部方差自适应高斯滤波增强图像细节，通过支持向量机分类像素梯度并进行边缘检测；采用ResNet50提取特征，结合RPN与非最大抑制精准定位候选框。通过CNN‑VAE和反注意GAN模型扩充训练数据，利用双分支U‑Net与局部方差自适应高斯滤波增强图像细节并通过支持向量机优化边缘检测，采用ResNet50特征提取，结合RPN网络与非最大抑制定位物体候选框，实现高精度的物体检测与识别，显著提升图像处理的精度与鲁棒性。