【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像数据分析处理，更具体地说，本申请涉及一种基于人工智能的图像数据分析处理系统及方法。
技术介绍
1、随着计算机视觉和人工智能技术的迅速发展，图像数据分析处理在多个领域中得到了广泛应用，包括医疗影像分析、自动驾驶、安防监控、工业检测等，传统的图像处理方法主要依赖于手工设计的特征提取和算法实现，然而这些方法在应对复杂、多样化的图像数据时往往存在局限性。
2、基于人工智能的图像数据分析处理主要依赖于卷积神经网络（cnn）和生成对抗网络（gan）等深度学习模型，卷积神经网络在图像修复、图像分类、目标检测、语义分割等任务中表现卓越，在图像修复领域，现有图像修复模型能够自动填补图像中的缺失部分，从而恢复图像的完整性，尽管基于人工智能的图像数据分析方法取得了显著进展，但现有技术在处理老旧图像中的裂纹、噪声等细微损伤时难以精确识别和修复，导致修复后的图像质量不高，通过对受损图像修复过程中的损耗进行自适应分析，能够自适应调节图像修复模型的修复参数，进而可对受损图像的修复过程进行优化，从而能够提高受损图像的修复精度，因此，如何实现受...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的图像数据分析处理方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述图像数据的像素分布特征确定所述受损图像在形态受损评估过程中的受损解析序列具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述受损图像中裂纹处的像素缺失域具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述受损解析序列和所述像素缺失域确定所述受损图像中裂纹处所有缺失像素的损失边缘特征具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预训练的图像修复模型对所述像素缺失域中的所有缺失像素...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的图像数据分析处理方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述图像数据的像素分布特征确定所述受损图像在形态受损评估过程中的受损解析序列具体包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述受损图像中裂纹处的像素缺失域具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述受损解析序列和所述像素缺失域确定所述受损图像中裂纹处所有缺失像素的损失边缘特征具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预训练的图像修复模型对所述像素缺失域中的所有缺失像素进行正则化约束，进而得到约束重构图像具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，由...
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