[发明专利]一种人工智能图像特征提取系统及其特征识别方法

权利要求书

1.一种人工智能图像特征提取系统，其特征在于，包括：

图像扫描模块(1)，其用于将原始图像完整的扫描得到扫面图像Ⅰ，并通过图像分析模块(2)对图像进行数据分析，然后通过图像模拟成型模Ⅰ将数据分析后的扫面图像Ⅰ合成模拟图像Ⅰ；

图像渲染模块(3)，其用于对模拟图像Ⅰ进行渲染处理，然后在通过图像过滤模块(4)进行过滤后，直接通过图像提取模块(5)进行特征数据提取；

图像模拟成型模块Ⅱ，其用于通过图像提取模块(5)获得的特征数据合成模拟图像Ⅱ，然后通过图像特征标记模块(6)对模拟图像Ⅱ上的图像特征进行逐个标记，再通过图像特征提取模块(7)将标记后的图像特征进行提取，获得特征数据，该特征数据再通过特征数据路径规划模块(8)进行路径规划。

2.根据权利要求1所述的一种人工智能图像特征提取系统，其特征在于：所述图像分析模块(2)包括图像属性检测模块(21)、图像来源检测模块(22)和图像尺寸检测模块(23)，其中图像来源检测模块(22)用于检测原始图像的来源，图像尺寸检测模块(23)用于检测原始图像的尺寸。

3.根据权利要求2所述的一种人工智能图像特征提取系统，其特征在于：所述图像属性检测模块(21)用于检测原始图像的像素、分辨率、内存大小、颜色、位深、色调、饱和度、亮度、色彩通道以及图像的层次。

4.根据权利要求1所述的一种人工智能图像特征提取系统，其特征在于：所述图像渲染模块(3)包括图像周边打点模块(31)、图像打点连线模块(32)和打点连线处理模块(33)，其中图像周边打点模块(31)用于在模拟图像Ⅰ的特征图形的周边进行连续的打点，图像打点连线模块(32)用于将打点之间进行连续性连接，打点连线处理模块(33)用于将打点之间的连线进行连线调整处理。

5.根据权利要求4所述的一种人工智能图像特征提取系统，其特征在于：所述连线调整处理具体步骤为：通过图像分析模块(2)调取图像库中的图像数据，并对图像边缘的连线进行走向进行总结分析，然后打点连线处理模块(33)将总结分析的数据用于将打点之间的连线进行合理化的调整，使得连线更自然清晰。

6.根据权利要求1所述的一种人工智能图像特征提取系统，其特征在于：所述特征数据路径规划模块(8)通过共享模块(9)将特征数据进行分享，共享模块(9)通过通讯模块(10)连接有验证查询模块(12)，并在通过终端模块(11)输入密码的情况下，验证查询模块(12)使得终端模块(11)可查看共享模块(9)中保存的特征数据。

7.一种权利要求1所述的人工智能图像特征提取系统的特征识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

S1、图像扫描模块(1)将原始图像完整的扫描得到扫面图像Ⅰ，并通过图像分析模块(2)对图像进行数据分析，通过中图像来源检测模块(22)检测原始图像的来源，图像尺寸检测模块(23)检测原始图像的尺寸，图像属性检测模块(21)检测原始图像的像素、分辨率、内存大小、颜色、位深、色调、饱和度、亮度、色彩通道以及图像的层次，然后通过图像模拟成型模Ⅰ将数据分析后的扫面图像Ⅰ合成模拟图像Ⅰ；

S2、图像渲染模块(3)对模拟图像Ⅰ进行渲染处理，图像周边打点模块(31)用于在模拟图像Ⅰ的特征图形的周边进行连续的打点，图像打点连线模块(32)用于将打点之间进行连续性连接，打点连线处理模块(33)用于将打点之间的连线进行连线调整处理，然后在通过图像过滤模块(4)进行过滤后，直接通过图像提取模块(5)进行特征数据提取；

S3、通过图像模拟成型模块Ⅱ将图像提取模块(5)获得的特征数据合成模拟图像Ⅱ，然后通过图像特征标记模块(6)对模拟图像Ⅱ上的图像特征进行逐个标记，再通过图像特征提取模块(7)将标记后的图像特征进行提取，获得特征数据，该特征数据再通过特征数据路径规划模块(8)进行路径规划；

S4、特征数据路径规划模块(8)通过共享模块(9)将特征数据进行分享，共享模块(9)通过通讯模块(10)连接有验证查询模块(12)，并在通过终端模块(11)输入密码的情况下，验证查询模块(12)使得终端模块(11)可查看共享模块(9)中保存的特征数据。