一种基于深度学习的部分解码图像特征提取系统及方法

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一种基于深度学习的部分解码图像特征提取系统及方法
申请号:CN202510774862
申请日期:2025-06-11
公开号:CN120599279A
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的部分解码图像特征提取系统及方法,包括图像输入模块、感兴趣区域定位模块、部分解码处理模块、特征提取模块、特征输出模块和模型优化模块;通过定位感兴趣区域并对其进行部分解码处理,能够减少无关信息的干扰,提高提取的特征的准确性和针对性;只对感兴趣区域进行处理,避免了对整个图像进行不必要的计算,从而减少了计算资源的浪费,提高了系统的效率;采用自编码器等深度学习模型对部分解码的感兴趣区域进行修复和重建,能够有效地处理图像的缺失部分,提高特征提取的效果。
技术关键词
特征提取系统 深度学习模型 解码图像数据 特征提取模块 输入模块 感兴趣区域图像 编码器 输出模块 定位模块 图像存储设备 模型算法 重构误差 定位感兴趣 分类器 图像采集设备
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