[发明专利]图片数据智能识别系统在审
申请号: | 201910007002.6 | 申请日: | 2019-01-04 |
公开(公告)号: | CN109754016A | 公开(公告)日: | 2019-05-14 |
发明(设计)人: | 翟佳;陈峰;谢晓丹;董广场 | 申请(专利权)人: | 北京环境特性研究所 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人: | 张沫;周娇娇 |
地址: | 100854*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图片数据 智能识别系统 训练模型 图片数据存储 标准化处理 存储路径 存储图片 图片标识 网络模型 训练模块 预存 标注 分类 | ||
本发明涉及一种图片数据智能识别系统,其包括图片数据存储模块,用于存储图片数据,并获取所述图片数据的存储路径和图片标识;图片数据标注模块,用于对所述图片数据进行标准化处理,还用于对所述图片数据进行标记;训练模块,用于对预存的多种网络模型进行训练,得到多种训练模型;识别模块,用于根据所述训练模型对所述图片数据进行分类。本发明提供的图片数据智能识别系统能够提高识别效率,降低成本。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别是涉及一种图片数据智能识别系统。
背景技术
伴随着人工智能的不断发展,其在民用的计算机视觉、视频智能处理领域,在军事的目标解译识别、智能感知领域等方面表现突出。
但目前以深度学习为代表的人工智能方法涉及到的底层框架千差万别,各研究团队想要开展适用于各自应用需求的人工智能算法,要实现各自视觉神经网络的训练、识别和验证,就必须从数据集构建、标注软件开发、深度学习底层框架部署、计算资源统筹调度等方面花费大量的精力物力,成本高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种图片数据智能识别系统,可以避免纷繁复杂的智能算法底层部署,高效地完成智能算法的研究与开发,提高识别效率,降低成本。
本发明的目的通过如下技术方案实现:
一种图片数据智能识别系统,所述系统包括:
图片数据存储模块,用于存储图片数据,并获取所述图片数据的存储路径和图片标识;
图片数据标注模块,用于对所述图片数据进行标准化处理,还用于对所述图片数据进行标记;
训练模块,用于对预存的多种网络模型进行训练,得到多种训练模型;
识别模块,用于根据所述训练模型对所述图片数据进行分类。
在其中一个实施例中,所述图片数据存储模块包括:
图片数据存储单元,用于存储所述图片数据;
图片数据处理单元,用于采用多种预设图片处理函数,对存储的所述图片数据进行处理。
在其中一个实施例中,所述图片数据存储模块还包括:
网络协议处理单元,用于根据带有图片标识的统一资源定位符,获取与所述图片标识对应的所述数据图片。
在其中一个实施例中,所述图片数据标注模块包括:
图片查询单元,用于接收携带有所述图片标识的图片查询指令,根据所述图片查询指令查询与所述图片标识对应的图片数据并展示。
在其中一个实施例中,所述框图标记模块还包括:
标准化单元,用于接收图片标准化指令,根据所述图片标准化指令,对展示的所述图片数据进行标准化处理。
在其中一个实施例中,所述图片数据标注模块还包括:
语义分割标记单元,用于接收语义分割标记指令,对所展示的所述图片数据进行语义分割标记;
不规则标记单元,用于接收不规则标记指令,对所展示的所述图片数据进行不规则标记。
在其中一个实施例中,所述训练模块包括:
更新数据获取单元,用于获取更新的所述图片数据并缓存;
数据量获取单元,用于获取所述更新数据获取单元中缓存的更新的图片数据的数据量。
在其中一个实施例中,所述训练模块还包括:
模型存储单元,用于存储多种网络结构,其中,所述网络结构包括已经训练的训练网络结构和还未进行训练的待训练网络结构。
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