[发明专利]一种基于人工智能图像识别系统

权利要求书

1.一种基于人工智能图像识别系统，其特征在于，包括：中央处理模块、图像采集单元、图像预处理模块和终端接收模块；

中央处理模块，作为本系统的的运算核心和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元；

图像采集单元与中央处理模块电性连接，包括移动采集模块和云端采集模块，移动采集模块包括手机、平板、相机等手持设备，云端采集模块即从网络终端检索的图片信息；

图像预处理模块与中央处理模块连接，用于执行对采集到的图像进行提取处理，图像预处理模块包括特征提取单元及特征处理单元；

特征提取单元，用于执行调用对应的特征提取模型实现各图像特征参数的提取，并将各图像特征提取的特征参数串联形成增强特征向量；

特征处理单元，用于执行根据卷积算法对特征矩阵进行特征提取，得到图像特征集合；

终端接收单元，通过无线传输模块与中央处理模块连接，作为信息接收终端。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别系统，其特征在于，所述特征提取单元还包括边缘检测模块和阈值分割模块，边缘检测模块的输出端与阈值分割模块的输入端连接，阈值分割模块是为了突出图像中的特征部分，通过二值化(或多值化)以后目标物体会以特定的灰度值呈现出来，主要侧重在物体本来就已经有灰度特征，边缘检测模块是为了找出物体边缘的方法，主要侧重的是通过算法体现边缘的灰度特征，二值阈值分割的重点在于找二值化的阈值，然后利用阈值将目标和背景分离，大多数边缘检测的重点在于确定差分算子，进行邻域内的灰度差分，一般的处理过程为先利用边缘检测模块得到差分的灰度图，然后通过阈值分割模块二值化。

3.根据权利要求1-2任意一项所述的所述的一种基于人工智能图像识别系统，其特征在，特征提取单元包括如下步骤；

S1、获取第一特征矩阵，即待识别图像特征；

S2、根据预设的卷积算法对获取的第一特征矩阵进行特征提取，得到第二特征矩阵；

S3、对第二特征矩阵进行排序重组，得到第三特征矩阵；

S4、根据卷积算法对第三特征矩阵进行特征提取，得到图像特征集合。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的所述的一种基于人工智能图像识别系统，其特征在，特征处理单元包括如下步骤；

S1、基于特征集合区的识别、挖取；

S2、基于特征集合区的识别结果，调用对应的遮挡剔除算法实现图像特征去遮挡信息的清除操作；

S3、基于特征集合区的识别结果，调用对应的自适应背景溅出算法实现图像特征去背景的减除操作；

S4、基于特征集合区的识别结果，调用对应的特征提取模型实现各图像特征参数的提取，并将各图像特征提取的特征参数串联形成增强特征向量。