一种基于云平台和模型智能推荐的图像识别方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种基于云平台和模型智能推荐的图像识别方法及系统，包括：从待识别图像集合中获取至少一张携带有标注信息的待识别图像；根据至少一张携带有标注信息的待识别图像所携带的标注信息的类别以及历史数据，从云平台上的预设模型库中获取目标神经网络模型；利用目标神经网络模型对待识别图像集合中未携带标注信息的待识别图像进行识别。用户在使用过程中只需上传包含携带有标注信息的待识别图像的待识别图像集合，云平台即可智能推荐对应的目标神经网络模型，完成对待识别图像的识别，简单易行，且准确率高。

An Image Recognition Method and System Based on Cloud Platform and Model Intelligent Recommendation

The embodiment of the present invention provides an image recognition method and system based on cloud platform and model intelligent recommendation, which includes: obtaining at least one image to be recognized with annotation information from the set of images to be recognized; obtaining from the preset model library on cloud platform according to the category and historical data of annotation information carried by at least one image to be recognized with annotation information. Target neural network model is used to identify the unmarked image in the set of recognized images. Users only need to upload the set of images to be recognized with tagged information in the process of using. The cloud platform can recommend the corresponding target neural network model intelligently, and complete the recognition of the recognition image. It is simple and feasible, and has high accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种基于云平台和模型智能推荐的图像识别方法及系统
本专利技术实施例涉及人工智能
，更具体地，涉及一种基于云平台和模型智能推荐的图像识别方法及系统。
技术介绍
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云平台和模型智能推荐的图像识别方法，其特征在于，包括：从待识别图像集合中获取至少一张携带有标注信息的待识别图像；根据所述至少一张携带有标注信息的待识别图像所携带的标注信息的类别以及历史数据，从云平台上的预设模型库中获取目标神经网络模型；其中，所述预设模型库中存储有多种标注信息的类别和多种神经网络模型，每一种标注信息的类别对应至少两种神经网络模型，且所述历史数据包括每种神经网络模型的使用频率；利用所述目标神经网络模型对所述待识别图像集合中未携带标注信息的待识别图像进行识别。

【技术特征摘要】
1.一种基于云平台和模型智能推荐的图像识别方法，其特征在于，包括：从待识别图像集合中获取至少一张携带有标注信息的待识别图像；根据所述至少一张携带有标注信息的待识别图像所携带的标注信息的类别以及历史数据，从云平台上的预设模型库中获取目标神经网络模型；其中，所述预设模型库中存储有多种标注信息的类别和多种神经网络模型，每一种标注信息的类别对应至少两种神经网络模型，且所述历史数据包括每种神经网络模型的使用频率；利用所述目标神经网络模型对所述待识别图像集合中未携带标注信息的待识别图像进行识别。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在根据所述至少一张携带有标注信息的待识别图像所携带的标注信息的类别，从云平台上的预设模型库中获取目标神经网络模型之前，还包括：在所述云平台上建立所述预设模型库。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述至少一张携带有标注信息的待识别图像所携带的标注信息的类别以及历史数据，从云平台上的预设模型库中获取对应的目标神经网络模型，具体包括：获取与所述至少一张携带有标注信息的待识别图像所携带的标注信息的类别对应的多种神经网络模型，并根据所述历史数据获取所述对应的多种神经网络模型中每种神经网络模型的使用频率；将所述对应的多种神经网络模型中每种神经网络模型中使用频率最高的神经网络模型作为所述目标神经网络模型。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在利用所述目标神经网络模型对所述待识别图像集合中未携带标注信息的待识别图像进行识别之前，还包括：获取训练数据集，利用所述训练数据集对所述目标神经网络模型进行训练得到训练好的目标神经网络模型。5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述获取训练数据集，利用所述训练数据集对所述目标神经网络模型进行训练得到训练好的目标神经网络模型，进一步包括：将所述至少一张携带有标注信息的待识别图像作为所述训练数据集，并将每一张携带有标注信息的待识别图像作为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄永祯，于仕琪，
申请(专利权)人：银河水滴科技北京有限公司，中科水滴科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11