摘要
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于AI识别的图像处理方法及系统。本发明包括以下步骤:S1:对输入的原始图像进行预处理操作。本发明通过深度卷积神经网络自动提取图像深层特征,使图像分类、目标检测与分割结果更准确;预处理优化图像质量并统一格式,各模块协同工作实现流水线式处理,深度学习模型的并行计算能力加快特征提取与识别,满足实时处理需求,且能自动学习不同类型图像特征,适应复杂场景和多变条件,对不同来源图像通用性好,降低系统复杂度;高度自动化减少人工干预,节省时间资源。有效解决了传统图像处理方法在复杂场景下准确性和适应性不足的问题。
技术关键词
图像处理方法
语义分割算法
生成特征向量
分类器
图像处理系统
识别算法
深度卷积神经网络
原始图像数据
后处理模块
深度学习模型
特征提取模块
图像处理技术
流水线式
彩色图像
格式
输入模块
输出模块
系统为您推荐了相关专利信息
数据分类方法
动态门控
编码
交互网络
门控循环单元
医学知识图谱
药物预测方法
关系
机器学习分类器
随机森林模型
回归测试用例
语法特征
关键词
融合特征
自然语言
对话生成方法
对话生成模型
分类器
模态特征
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