【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和图像处理，尤其涉及一种智能图像获取分类方法及系统。
技术介绍
1、随着大数据和人工智能技术的发展，图像分类技术已经广泛应用于各种领域，如图文发布或传播、智能制造、医疗诊断、安防监控、自动驾驶等。然而，在图文传播时，传统的图像分类方法主要依赖于人工设计和选择的特征，这种方式往往受限于人的经验和认知，无法充分利用图像中的深层信息，缺乏对用户的个性化推荐，因此，有必要对图像分类技术进行改进。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种智能图像获取分类方法，旨在上述
技术介绍
提到的问题。
2、本专利技术是这样实现的，一种智能图像获取分类方法，所述方法包括：
3、按照第一规则、第二规则获取待分类的图像数据，并对图像数据进行预处理；其中第一规则为拍摄时间规则，和/或拍摄空间规则；第二规则为图像属性规则，和/或图像实体规则；
4、基于大数据技术，获取用户的历史发布作品、关注账号列表；
5、对历史发布作品进行特征挖掘，对关注账号列表中各账号发布的作品进行特征挖掘，并进行特征融合得到特征图像矩阵；
6、通过所述特征图像矩阵训练一初始的兴趣图像分类模型，得到第一兴趣图像分类模型；
7、将不同规则获取的经过预处理的图像数据分别输入第一兴趣图像分类模型中，得到不同的图像分类结果；
8、将所有的图像分类结果分别输出为发布作品集，并展示供用户选定。
9、进一步地，所述按照第一规则、第二规则
10、当获取的源有历史发布作品时，基于预设的知识图谱识别历史发布作品中图像与当前发布背景的关联关系，并对关联关系强于第一关联阈值的图像进行调用。
11、进一步地，所述方法还包括：
12、对关注账号列表中的账号进行亲密度计算和排序，根据亲密度大小对获取的作品进行不同权重的赋值。
13、进一步地，所述方法还包括：
14、基于用户授权的播放列表，推荐两首以上的配音信息目录，并排序；
15、根据监测到的音频热度信息，对配音信息目录进行热排除，添加剩余的排序在第一的配音信息至发布作品集；
16、若无剩余的配音信息，则返回，进行重新推荐。
17、进一步地，所述将所有的图像分类结果分别输出为发布作品集，并展示供用户选定的步骤中，
18、通过投票机制确定一类图像分类结果输出为发布作品集；
19、监测发布作品集公开后的热度；
20、根据未来一定时段的展现情况，调整投票机制。
21、进一步地，所述方法还包括：
22、输出发布作品集供用户选定时，添加隐藏的时间戳和签名。
23、进一步地，所述通过所述特征图像矩阵训练一初始的兴趣图像分类模型，得到第一兴趣图像分类模型的步骤中，
24、其中所述初始的兴趣图像分类模型包括两个卷积层、两个池化层和一个全连接层；
25、各卷积层的卷积核不同，各池化层的尺度不同，以此来分类不同规则下获取的图像数据。
26、本专利技术的另一目的在于提供一种智能图像获取分类系统，用于所述的方法，所述系统包括：
27、图像数据智能获取模块，用于按照第一规则、第二规则获取待分类的图像数据，并对图像数据进行预处理；
28、兴趣数据获取模块，用于基于大数据技术，获取用户的历史发布作品、关注账号列表；
29、深层特征挖掘模块，用于对历史发布作品进行特征挖掘，对关注账号列表中各账号发布的作品进行特征挖掘，并进行特征融合得到特征图像矩阵；
30、分类模型优化模块，用于通过所述特征图像矩阵训练一初始的兴趣图像分类模型，得到第一兴趣图像分类模型；
31、兴趣图像分类模块，用于将不同规则获取的经过预处理的图像数据分别输入第一兴趣图像分类模型中，得到不同的图像分类结果；
32、作品展示和发布模块，用于将所有的图像分类结果分别输出为发布作品集，并展示供用户选定。
33、进一步地，所述图像数据智能获取模块包括：类关联匹配单元；
34、所述类关联匹配单元耦合有知识图谱，能够基于该知识图谱识别历史发布作品中图像与当前发布背景的关联关系，并对关联关系强于第一关联阈值的图像进行调用。
35、进一步地，所述系统还包括：
36、模型参数优化模块，用于对关注账号列表中的账号进行亲密度计算和排序，根据亲密度大小对获取的作品进行不同权重的赋值。
37、本专利技术提供的一种智能图像获取分类方法，相比现有技术，本方法可以对要发布的图像数据进行个性化推荐，根据与用户的兴趣相关程度进行图像的分类，并给出用户感兴趣的发布图像集，供用户选择，在用户选定后可以进行发布；在分类时不仅考虑了图像的拍摄参数，还考虑图像的内容参数，结合对用户的兴趣识别进行图像集的输出，这样的话，可以对用户的发布作品进行个性化推荐。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种智能图像获取分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照第一规则、第二规则获取待分类的图像数据的源，包括有：本地端拍摄或存储的图像、云端存储的图像，以及历史发布作品；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所有的图像分类结果分别输出为发布作品集，并展示供用户选定的步骤中，
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述特征图像矩阵训练一初始的兴趣图像分类模型，得到第一兴趣图像分类模型的步骤中，
8.一种智能图像获取分类系统，用于如权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，所述系统包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述图像数据智能获取模块包括：类关联匹配单元；
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还
...【技术特征摘要】
1.一种智能图像获取分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照第一规则、第二规则获取待分类的图像数据的源，包括有：本地端拍摄或存储的图像、云端存储的图像，以及历史发布作品；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所有的图像分类结果分别输出为发布作品集，并展示供用户选定的步骤中...
【专利技术属性】
技术研发人员：金剑，宫丽君，黄馨之，乜德秀，陈洪彦，
申请(专利权)人：上海谷拾网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。