摘要
本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种人工智能驱动的图像识别系统及其识别方法,包括图像采集模块、预处理模块、特征提取模块、图像识别模块和结果输出模块;图像采集模块:实时采集输入图像或视频帧;预处理模块对采集的图像数据进行归一化、降噪、增强等操作;特征提取模块:通过基于深度卷积神经网络的多层神经结构对图像的关键区域进行编码与表征,提取出多尺度的空间特征;图像识别模块基于集成学习机制融合多个神经网络模型的识别结果,输出最终的分类或识别信息;结果输出模块:将计算的到的结果进行输出。
技术关键词
人工智能驱动
图像识别系统
图像识别模块
深度卷积神经网络
图像采集模块
特征提取模块
边缘增强单元
输出模块
集成加权
注意力机制
统一网络结构
置信度计算方法
多尺度语义特征
神经网络模型
视频帧
残差神经网络
拉普拉斯
支持多任务
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卫星定位信息
实时监测系统
电力系统
线段
图像识别模块
边缘检测
分割系统
文本
图像采集模块
字符识别器
隧道车流量
图像处理识别模块
数据存储模块
图像识别模块
透明球罩
监控杆
智能控制器
图像识别模块
房屋建筑
压力感应板
数字切片图像
染色
多模型协同
形态
图像识别方法