[发明专利]一种海量图形图像智能识别检索系统

说明书

本发明提供一种海量图形图像智能识别检索系统，涉及图像识别领域。该一种海量图形图像智能识别检索系统，包括软件和硬件，所述软件包括登陆、图片导入、定向搜索和特征修改，所述登陆是进入软件的操作界面，所述图片导入将图片发送至硬件存储，所述定向搜索是通过关键字搜索指定的图片，所述特征修改是更改是图片识别时特征库的数量，所述硬件包括数据交换模块、图片存储盘、信息盘、内存、GPU和CPU，所述数据交换模块将导入的图片发送至图片存储盘存储，所述信息盘用于存储图片识别特征库和记录图片的检索文档，所述内存用于数据的缓存，所述GPU用于识别图片，所述CPU用于给GPU分配任务。通过采用GPU识别图片，提高了图片的识别速度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种海量图形图像智能识别检索系统。

背景技术

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。

图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着。

现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研究取得了很大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、方法和工具，如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。

在图片识别的中需要进行大量的数学计算。对于处理单个图片来说，一台普通的计算机便可以实现。但是对于同一时间处理大量的图片，普通的计算机是无法短时间内完成处理的工作。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种海量图形图像智能识别检索系统，解决了现有计算机设备图片识别速度慢的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种海量图形图像智能识别检索系统，包括软件和硬件，所述软件包括登陆、图片导入、定向搜索和特征修改，所述登陆是进入软件的操作界面，所述图片导入将图片发送至硬件存储，所述定向搜索是通过关键字搜索指定的图片，所述特征修改是更改是图片识别时特征库的数量；

所述硬件包括数据交换模块、图片存储盘、信息盘、内存、GPU和CPU，所述数据交换模块将导入的图片发送至图片存储盘存储，所述图片存储盘用于存储图片，所述信息盘用于存储图片识别特征库和记录图片的检索文档，所述内存用于数据的缓存，所述GPU用于识别图片，所述CPU用于给GPU分配任务。

优选的，所述登录采用账户和密码的方式。

优选的，所述数据交换模块是采用USB接口、网络接口、WIFI模块通过南桥将图片信息存储值图片存储盘。

优选的，一种海量图形图像智能识别检索方法，包括以下内容：

1图片识别