摘要
本发明涉及图像识别技术领域,尤其涉及基于图像识别技术的图像分类系统及其方法,该系统包括有图像采集模块,用于获取待分类的原始图像数据;预处理模块,对图像进行去噪、归一化及尺寸标准化处理;特征提取模块,采用深度卷积神经网络提取图像的多层级特征;分类决策模块,基于注意力机制加权融合特征并输出分类结果;输出模块,显示分类标签及置信度评分;本发明通过动态选择预处理策略优化了输入质量,同时采用并行卷积通路与特征金字塔结构增强多尺度表征能力,并集成对抗样本检测与防御机制提升系统鲁棒性,同时引入边缘计算优化技术,实现计算资源的动态调度与混合精度加速,在保证分类精度的前提下显著提升运行效率。
技术关键词
图像识别技术
图像分类系统
图像分类方法
特征金字塔
原始图像数据
特征提取模块
深度卷积神经网络
图像采集模块
多尺度特征提取
样本
分类器
文本编码器
非局部均值滤波
知识蒸馏技术
通道注意力机制
纹理特征
语义特征
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图像特征参数
图像分割网络
图像识别模型
图像识别方法
二值化图像
图像分割方法
双功能
船舶
特征金字塔网络
区域建议网络
注意力
图像生成方法
图像生成模型
布局
原始图像数据
图像缺陷识别
算法模型
缺陷智能检测方法
深度学习模型训练
训练集