一种基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型制造技术

本发明专利技术公开了一种基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，包含预处理和增强层、空间变换网络模块、深度残差网络模块、空洞卷积模块、特征融合和分类层。通过在原有的卷积神经网络图形识别技术的基础上，引入空间变换网络，可以显式地对输入图像进行空间变换，增强模型对空间变换的适应性，提高对图像变换的鲁棒性。通过引入残差连接使得信息可以通过恒等映射直接传播，来减轻梯度消失和爆炸的问题，提高网络的深度而不损失训练能力。通过结合标准卷积和空洞卷积的优点，有效捕获图像的局部特征和广泛的上下文信息，而且不增加额外的模型参数，提高了模型的效率和效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉，尤其涉及一种基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型。

技术介绍

1、在工业生产中，自动化的图像识别技术可以替代人工进行繁重和重复性的检测工作，减少人力成本和提高生产效率。同时，图像识别技术可以使设备具备自动分析、理解和作出响应的能力，从而实现自动化和智能化。早期图像识别技术只是使用简单的模式识别算法来识别图像中的基本形状和结构，随着计算机性能的提升，出现了基于特征提取和模式匹配的传统机器学习方法，使得图像识别的准确性得到一定提升。随着深度学习和神经网络技术的兴起，图像识别技术迎来了革命性的变革，深度学习模型的出现，特别是卷积神经网络，使得图像识别的准确率大幅提升，并且可以处理更加复杂的图像特征。此外，大规模数据集的建立和计算能力的提升，也为深度学习在图像识别领域的广泛应用提供了支持。

2、近年来，虽然图像识别技术不断提升，但仍然存在诸多技术缺陷，至少包括如下几个方面：1、目前常用的基于卷积神经网络的图像识别技术容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，使得深层网络难以训练。2、卷积神经网络对图像的平移、旋转、缩放等空间变本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，其特征在于：通过建立包含空间变换网络、深度残差网络和空洞卷积的多技术融合卷积神经网络，提高模型对空间变换的适应性，提升复杂图像特征的理解能力，同时解决梯度消失、梯度爆炸导致的深层网络难以训练的问题。

2.根据权利要求1所述的基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，其特征在于：该模型包含预处理和增强层、空间变换网络模块、深度残差网络模块、空洞卷积模块、特征融合和分类层。

3.根据权利要求2所述的基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，其特征在于：预处理和增强层使用包括归一化、直方图均衡化在内的基于数学...

【技术特征摘要】

1.一种基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，其特征在于：通过建立包含空间变换网络、深度残差网络和空洞卷积的多技术融合卷积神经网络，提高模型对空间变换的适应性，提升复杂图像特征的理解能力，同时解决梯度消失、梯度爆炸导致的深层网络难以训练的问题。

2.根据权利要求1所述的基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，其特征在于：该模型包含预处理和增强层、空间变换网络模块、深度残差网络模块、空洞卷积模块、特征融合和分类层。

3.根据权利要求2所述的基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，其特征在于：预处理和增强层使用包括归一化、直方图均衡化在内的基于数学变换的方法对输入图像进行预处理和增强，确保数据分布的一致性，同时改善图像的对比度，使模型更容易识别图像特征：

4.根据权利要求2所述的基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，其特征在于：空间变换网络模块利用可学习的仿射变换对输入图像进行校正，增强模型对图像的空间变换不变性，具体数学结构如下：

5.根据权利要求2所述的基于多技术融合卷积神经网络的图像识别数据模型，其特征在于：深度残差网络模块采用残差连接以...

【专利技术属性】
技术研发人员：张慧，邢培振，
申请(专利权)人：郑州工程技术学院，
类型：发明
国别省市：