基于改进卷积神经网络的天珠图像自动识别方法和系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于改进卷积神经网络的天珠图像自动识别方法和系统，采集和预处理不同图纹、形状的天珠图像，并对天珠图像进行数据增广操作，建立天珠图像识别模型所需的训练集、验证集和测试集；构建基于改进EfficientNetV2的卷积神经网络模型，引入新的激活函数和注意力机制，批量加载训练和验证集进行迭代训练验证模型，不断调整网络参数获得最优天珠图像识别模型；输入测试天珠图像到最优模型返回天珠图像自动识别结果；本发明专利技术提出的方法能够在减少计算参数的前提下提升天珠图像识别的准确率和推理速度，可以搭建轻量化模型应用，解决传统人工识别存在准确率低、耗时耗力等问题，能够实现天珠图像的快速、准确识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉和模式识别，特别涉及一种基于改进卷积神经网络的天珠图像自动识别方法和系统。

技术介绍

1、天珠是一种特殊的珠宝，主要由腐蚀玛瑙制成，其形状包括长型珠、短型珠、圆型珠和扁型珠，具有复杂多样的图纹。这些图纹不仅体现了不同的寓意和价值，还吸引了众多天珠爱好者和领域专家的关注。天珠的图纹特征是其图像识别的主要依据。然而，传统的天珠识别方法主要依赖人工观察和辨识，这种方式不仅费时费力，而且效率低下，识别准确率常常受到辨识人员主观经验的影响。此外，天珠的年代、材质和颜色差异进一步增加了识别的复杂性和难度。

2、随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的图像分类任务的性能得到了显著提升，并已成功应用于多个领域的图像识别。深度学习方法在图像分类和识别方面的效果远超传统的人工鉴别技术，其优势在于不需要依赖专家的主观经验和人工设计特征。通过将领域图像输入深度学习模型，模型能够自动进行预处理和特征提取，并返回图像所属分类的标签。

3、基于深度学习的图像分类识别的一般步骤包括：首先，构建图像分类数据集，并将其按一定比例划分为训练本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进卷积神经网络的天珠图像自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的天珠图像自动识别方法，其特征在于：所述网络抓取方式使用Python的BeautifulSoup爬虫库对百度图库、谷歌图库、必应图库和天珠网站进行网络爬取。

3.根据权利要求1所述的天珠图像自动识别方法，其特征在于：所述天珠图纹类别包括：金刚杵天珠、水纹天珠、万字天珠、八卦天珠、金线钩天珠、平安十字天珠、财神天珠、观音天珠、宝瓶天珠、贵人天珠、龟甲天珠、虎牙天珠、如意天珠、龙眼天珠、菩提天珠、欢喜佛天珠、莲花法器天珠、天地天珠、凤眼天珠、闪电五眼天珠、药师天珠、日...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进卷积神经网络的天珠图像自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的天珠图像自动识别方法，其特征在于：所述网络抓取方式使用python的beautifulsoup爬虫库对百度图库、谷歌图库、必应图库和天珠网站进行网络爬取。

3.根据权利要求1所述的天珠图像自动识别方法，其特征在于：所述天珠图纹类别包括：金刚杵天珠、水纹天珠、万字天珠、八卦天珠、金线钩天珠、平安十字天珠、财神天珠、观音天珠、宝瓶天珠、贵人天珠、龟甲天珠、虎牙天珠、如意天珠、龙眼天珠、菩提天珠、欢喜佛天珠、莲花法器天珠、天地天珠、凤眼天珠、闪电五眼天珠、药师天珠、日月星天珠和莲花天珠。

4.根据权利要求1所述的天珠图像自动识别方法，其特征在于：建立天珠图像数据集所述的预处理步骤包括剔除重复、无关和模糊不清的天珠图像；所述数据增强操作包括对采集天珠图像进行高斯噪声、裁剪、旋转和色彩抖动；所述标注不同图纹特征的天珠图像数据是对标注后的数据集按8:2:1比例划分为训练集、验证集和测试集。

5.根据权利要求1所述的天珠图...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏建军，高定国，
申请(专利权)人：西藏大学，
类型：发明
国别省市：