摘要
本发明公开了一种基于人工智能的图像识别分类方法及系统,涉及人工智能图像识别分类技术领域;包括:数据增强模块、图识征分模块和场分功需联模块;现有图像识别技术依赖人工设计特征,需要大量领域知识,且难以处理不同环境和光照条件下的图像;此外,传统方法在噪声和遮挡处理上效果不佳,容易导致信息丢失或分类误差;本发明通过聚类分析、关联规则分析、空间模式分析等技术,对增强后的图像进行深度挖掘,提取并关联不同特征点的空间和功能需求信息;这些分析可以帮助模型识别特定场景,并基于已知的场景特征库进行比对,从而提高分类的准确性与场景匹配度;确保特征的正确分类与定位。
技术关键词
图像识别分类方法
场景分类
关联规则分析
拉格朗日
图像识别分类系统
场景特征
人工智能图像识别
样本
模式分析技术
特征点描述符
边缘检测算法
特征点集合
图像特征点
图像识别技术
数据
模块
指数
关键点
系统为您推荐了相关专利信息
凸优化方法
资源分配
基站
二维地理位置
卸载策略
通信链路
超图模型
能量收集方法
拉格朗日对偶
无人机
振捣机器人
皮尔逊相关系数
识别方法
包络
鲸鱼优化算法
双层优化方法
双层优化模型
光伏发电单元
有功功率
光伏电站模型