一种基于深度学习的智能图像识别优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的智能图像识别优化方法，涉及图像处理与计算机视觉领域，其技术方案要点是：包括以下步骤：S1：数据准备；S2：构建模型；S3：特征提取模型训练；S4：分类器训练，将降维后的数据输入到分类器中进行分类器的训练；S5：智能图像识别。本发明专利技术采用更先进的特征提取架构，提高了对复杂图像的特征表达能力，从而大幅提高识别准确率，通过创新的数据增强和正则化技术，增强了模型的泛化能力，使其在新的场景和数据集中表现更稳定，优化的模型压缩和量化算法，显著降低了计算资源需求，使系统能够在资源受限的设备上实时运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理与计算机视觉领域，更具体地说，它涉及一种基于深度学习的智能图像识别优化方法。

技术介绍

1、图像识别技术已广泛应用于多个领域，如安防监控、自动驾驶等，传统的图像识别方法通常基于特征提取和分类器设计，如sift特征、hog特征等，并结合支持向量机、决策树等分类器进行图像分类和识别，一些现有图像识别系统采用简单的卷积神经网络(cnn)架构，通过多层卷积和池化操作提取图像特征，然后使用全连接层进行分类，但这种系统在处理复杂场景和多类别图像时，准确性和泛化能力有限。

2、传统的图像识别系统通常依赖于大量标注好的数据进行训练，不仅耗时耗力，而且受限于数据的质量和多样性，可能导致模型的泛化能力不足，在实际应用中，某些类别的样本可能难以获取，导致训练数据集不均衡，影响模型在这些类别上的识别性能，现有的特征提取方法可能无法充分捕捉图像的关键信息，导致特征表示不够丰富，影响后续分类的准确性。

3、因此需要提出一种新的方案来解决这个问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的智能图像识别优化方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：数据准备；

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能图像识别优化方法，其特征在于：S1中数据准备的方法是：根据电脑图像工具识别每帧原始图像，对每帧原始图像上各目标采用目标框进行标注，根据标注的目标框的位置，从每帧原始图像上剪切出目标区域。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的智能图像识别优化方法，其特征在于：S2中构建模型的方法是：使用tf.keras.Sequential()构建一个顺序模型，并依次添加各层。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的智能图像识别...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的智能图像识别优化方法，其特征在于：包括以下步骤：s1：数据准备；

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能图像识别优化方法，其特征在于：s1中数据准备的方法是：根据电脑图像工具识别每帧原始图像，对每帧原始图像上各目标采用目标框进行标注，根据标注的目标框的位置，从每帧原始图像上剪切出目标区域。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的智能图像识别优化方法，其特征在于：s2中构建模型的方法是：使用tf.keras.sequential()构建一个顺序模型，并依次添加各层。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的智能图像识别优化方法，其特征在于：s3中特征提取模型训练方法包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于深...

【专利技术属性】
技术研发人员：骆翔，王伟，朱旭烽，
申请(专利权)人：浙江精工集成科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：