【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分类，尤其涉及一种基于深度学习的资质图像分类方法及系统。
技术介绍
1、图像分类
，专注于使用计算机视觉和机器学习技术，尤其是深度学习，来自动识别和分类图像中的内容，是计算机视觉的一个核心任务，使计算机能够识别并处理视觉信息，类似于人类的视觉识别功能。在深度学习的推动下，图像分类技术已经取得了重大进展，尤其是在准确度和处理复杂图像方面的表现，广泛应用于多个领域，如自动车辆导航、医疗影像分析、面部识别和自动视频监控等。
2、其中，基于深度学习的资质图像分类方法是一种利用深度神经网络来识别和分类图像中的不同对象和特征的技术。主要目的是提高图像分类的准确性和效率，尤其是在处理大量和复杂的图像数据时。通过模拟人脑处理视觉信息的方式，使计算机能够更好地理解图像内容，从而准确地将图像分类到预定义的类别中，实现对图像的准确识别。
3、传统图像分类方法缺乏有效的数据增强手段，使得模型对于新环境或未见过的图像样本缺乏足够的适应性和泛化能力。未利用迁移学习的传统方法需要从头开始训练，导致需要大量的训练数据和更长的训练时间，同时计算成本较高。类别不平衡问题在传统方法中常被忽视，导致模型在少数类别的识别上性能不佳，影响了分类的公正性和准确性。传统方法在处理结构化特征方面能力有限，难以充分挖掘图像数据的内在关联和模式，限制了分类效率和准确度，导致传统方法在处理复杂和多样化的图像数据时表现欠佳，无法满足现代高效、准确图像分类的需求。
技术实现思路
1、本专利技术
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于深度学习的资质图像分类方法，包括以下步骤，
3、s1：基于原始图像数据集，采用数据增强算法，包括随机裁剪、翻转、颜色变换以及z-score标准化方法，进行数据集的扩展和标准化处理，匹配深度学习模型的输入要求，生成增强后的标准化图像数据集；
4、s2：基于所述增强后的标准化图像数据集，选用迁移学习算法，选择预训练模型resnet-50或vgg-16，对选定的模型进行微调，调整网络结构的后几层匹配新的图像分类任务，保持其他层不变，利用模型已有的特征提取能力，生成微调后的迁移学习模型；
5、s3：基于所述微调后的迁移学习模型，应用smote算法处理类别不平衡问题，通过调整训练过程中各类别的样本权重或合成少数类别的样本，平衡模型对差异类别图像的识别能力，生成类别平衡优化模型；
6、s4：基于所述类别平衡优化模型，结合图卷积网络和频域分析技术，将图信号处理方法整合进模型，通过分析图像数据的结构化特征和关系，提升模型对图像内在结构的识别和分类能力，生成图信号处理增强模型；
7、s5：基于所述图信号处理增强模型，针对特定场景的实时图像流，应用神经风格迁移技术，调整图像风格，匹配所述图信号处理增强模型的分类要求，通过神经网络进行风格迁移，优化图像的视觉表现，生成风格调整后的图像流；
8、s6：基于所述风格调整后的图像流，采用层次化特征学习方法和细粒度调整策略对所述图信号处理增强模型进行微调，使用深度学习中的注意力机制和局部感受野优化，调整模型对经风格迁移处理后图像的响应，优化分类精度和效率，生成优化微调模型；
9、s7：基于所述优化微调模型，对所述风格调整后的图像流进行图像分类，采用交叉熵损失函数，计算分类准确率、召回率、f1分数关键指标，应用混淆矩阵分析模型在差异类别上的分类效能，生成分类结果与性能评估数据。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述增强后的标准化图像数据集包括多样化的图像样本和统一的数据格式，所述微调后的迁移学习模型具体为调整后几层网络结构，匹配新的分类任务，所述类别平衡优化模型具体为在训练过程中平衡差异类别的样本分布，所述图信号处理增强模型包括图像的结构化特征提取和频域分析，所述风格调整后的图像流具体指应用神经网络进行风格迁移，所述优化微调模型具体为对网络结构进行局部调整，匹配经过风格调整的图像特性，所述分类结果与性能评估数据包括分类准确率、召回率、f1分数指标。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于原始图像数据集，采用数据增强算法，包括随机裁剪、翻转、颜色变换以及z-score标准化方法，进行数据集的扩展和标准化处理，匹配深度学习模型的输入要求，生成增强后的标准化图像数据集的步骤为，
12、s101：基于原始图像数据集，采用随机裁剪算法，随机选择图像的差异区域并裁剪至预设的尺寸，通过改变图像中心点和尺寸比例捕获图像的多种局部视角，生成随机裁剪图像数据集；
13、s102：基于所述随机裁剪图像数据集，应用图像翻转算法，对图像进行水平和垂直进行翻转操作，通过改变图像的方向增加样本多样性，生成图像翻转数据集；
14、s103：基于所述图像翻转数据集，执行颜色变换算法，调整图像的亮度、对比度和饱和度，通过逐像素调整颜色属性模拟差异环境光照条件下的图像特性，生成颜色调整图像数据集；
15、s104：基于所述颜色调整图像数据集，进行z-score标准化处理，计算每个像素的z分数，即将像素值减去整个数据集的均值后除以标准差，转换图像数据至标准化分布，生成增强后的标准化图像数据集。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述增强后的标准化图像数据集，选用迁移学习算法，选择预训练模型resnet-50或vgg-16，对选定的模型进行微调，调整网络结构的后几层匹配新的图像分类任务，保持其他层不变，利用模型已有的特征提取能力，生成微调后的迁移学习模型的步骤为，
17、s201：基于所述增强后的标准化图像数据集，采用图像预处理算法，执行图像尺寸调整，通过双线性插值方法改变图像尺寸匹配模型输入要求，进行z-score标准化处理，计算图像像素值的均值和标准差进行标准化，优化模型泛化能力，生成预处理图像数据集；
18、s202：基于所述预处理图像数据集，选择resnet-50或vgg-16预训练模型，执行模型加载，使用迁移学习方法，加载模型并冻结除最后全连接层外的所有层，利用模型在数据集上提取已有特征，仅对最后的全连接层进行替换匹配新的分类任务，生成部分冻结的预训练模型；
19、s203：基于所述部分冻结的预训练模型，采用网络微调技术，执行网络结构调整，通过替换原模型的全连接层，调整输出层神经元数量匹配新的分类任务的类别数，进行轻微参数调整匹配新的数据特征，生成结构调整的模型；
20、s204：基于所述结构调整的模型，采用反向传播算法，执行模型训练，使用梯度下降法调整模型参数，通过计算损失函数并反向传播误差优化模型权重，使用交叉熵损失和adam优化器优化分类性能，生成微调后的迁移学习模型。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述微调后的迁移学习模型，应用smote算法处理类别不平衡问题，通过调整训练本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，所述增强后的标准化图像数据集包括多样化的图像样本和统一的数据格式，所述微调后的迁移学习模型具体为调整后几层网络结构，匹配新的分类任务，所述类别平衡优化模型具体为在训练过程中平衡差异类别的样本分布，所述图信号处理增强模型包括图像的结构化特征提取和频域分析，所述风格调整后的图像流具体指应用神经网络进行风格迁移，所述优化微调模型具体为对网络结构进行局部调整，匹配经过风格调整的图像特性，所述分类结果与性能评估数据包括分类准确率、召回率、F1分数指标。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于原始图像数据集，采用数据增强算法，包括随机裁剪、翻转、颜色变换以及Z-Score标准化方法，进行数据集的扩展和标准化处理，匹配深度学习模型的输入要求，生成增强后的标准化图像数据集的步骤为，
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于所述增强后的标准化图像数据集，选用迁移学
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于所述微调后的迁移学习模型，应用SMOTE算法处理类别不平衡问题，通过调整训练过程中各类别的样本权重或合成少数类别的样本，平衡模型对差异类别图像的识别能力，生成类别平衡优化模型的步骤为，
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于所述类别平衡优化模型，结合图卷积网络和频域分析技术，将图信号处理方法整合进模型，通过分析图像数据的结构化特征和关系，提升模型对图像内在结构的识别和分类能力，生成图信号处理增强模型的步骤为，
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于所述图信号处理增强模型，针对特定场景的实时图像流，应用神经风格迁移技术，调整图像风格，匹配所述图信号处理增强模型的分类要求，通过神经网络进行风格迁移，优化图像的视觉表现，生成风格调整后的图像流的步骤为，
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于所述风格调整后的图像流，采用层次化特征学习方法和细粒度调整策略对所述图信号处理增强模型进行微调，使用深度学习中的注意力机制和局部感受野优化，调整模型对经风格迁移处理后图像的响应，优化分类精度和效率，生成优化微调模型的步骤为，
9.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于所述优化微调模型，对所述风格调整后的图像流进行图像分类，采用交叉熵损失函数，计算分类准确率、召回率、F1分数关键指标，应用混淆矩阵分析模型在差异类别上的分类效能，生成分类结果与性能评估数据的步骤为，
10.一种基于深度学习的资质图像分类系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的一种基于深度学习的资质图像分类方法，所述系统包括预处理和模型构建模块、类别均衡模块、特征增强模块、实时处理模块、精细分类模块、分类评估模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，所述增强后的标准化图像数据集包括多样化的图像样本和统一的数据格式，所述微调后的迁移学习模型具体为调整后几层网络结构，匹配新的分类任务，所述类别平衡优化模型具体为在训练过程中平衡差异类别的样本分布，所述图信号处理增强模型包括图像的结构化特征提取和频域分析，所述风格调整后的图像流具体指应用神经网络进行风格迁移，所述优化微调模型具体为对网络结构进行局部调整，匹配经过风格调整的图像特性，所述分类结果与性能评估数据包括分类准确率、召回率、f1分数指标。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于原始图像数据集，采用数据增强算法，包括随机裁剪、翻转、颜色变换以及z-score标准化方法，进行数据集的扩展和标准化处理，匹配深度学习模型的输入要求，生成增强后的标准化图像数据集的步骤为，
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于所述增强后的标准化图像数据集，选用迁移学习算法，选择预训练模型resnet-50或vgg-16，对选定的模型进行微调，调整网络结构的后几层匹配新的图像分类任务，保持其他层不变，利用模型已有的特征提取能力，生成微调后的迁移学习模型的步骤为，
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的资质图像分类方法，其特征在于，基于所述微调后的迁移学习模型，应用smote算法处理类别不平衡问题，通过调整训练过程中各类别的样本权重或合成少数类别的样本，平衡模型对差异类别图像的识别能...
【专利技术属性】
技术研发人员：严宇平，王国瑞，裴求根，阮伟聪，林嘉鑫，陈泽鸿，胡波，林浩，邵彦宁，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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