[发明专利]一种基于智能AI提高图像识别准确率的系统

说明书

本发明公开了一种基于智能AI提高图像识别准确率的系统，涉及图像处理领域，其中，系统包括：第一执行单元，第一执行单元用于采集获取第一目标区域影像集合；第一获得单元，用于获得多个第二目标区域影像集合；第二执行单元，用于得到多个第一影像集合和多个第二影像集合；第二获得单元，用于获得第一权重分配结果；第三执行单元，用于得到多个第一输出结果和多个第二输出结果；第四执行单元，用于根据第一权重分配结果对多个第一输出结果进行加权调整，结合多个第二输出结果，得到第一目标识别结果。解决了现有技术中的针对图像识别的效果不佳，进而造成图像识别准确率不高的技术问题。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体地，涉及一种基于智能AI提高图像识别准确率的系统。

背景技术

图像是与视觉相关，且最贴近生活的信息，它是客观世界的物体直接或间接作用于人眼而产生视觉的实体。传统的图像处理技术就是对图像进行保存、处理、压缩、传输和重现。随着信息时代的到来，图像处理技术飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展。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像的技术。图像识别技术已广泛运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断、航空航天等诸多领域,发挥着巨大的作用。同时，人工智能（AI）也是信息时代的重要产物，日新月异的人工智能（AI）技术时时刻刻影响着科学技术的发展。将图像识别与人工智能（AI）结合，研究设计一种优化图像识别准确率的系统，具有重要的现实意义。

现有技术中，存在针对图像识别的效果不佳，进而造成图像识别准确率不高的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种基于智能AI提高图像识别准确率的系统，解决了现有技术中的针对图像识别的效果不佳，进而造成图像识别准确率不高的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种基于智能AI提高图像识别准确率的系统。

本申请的第一个方面，提供了一种基于智能AI提高图像识别准确率的系统，所述系统包括：第一执行单元，所述第一执行单元用于采集获取第一目标区域影像集合，其中，所述目标区域为第一目标所处的区域；第一获得单元，所述第一获得单元用于采用生成式对抗网络模型，根据所述第一目标区域影像集合，生成获得多个第二目标区域影像集合；第二执行单元，所述第二执行单元用于对所述第一目标区域影像集合和所述多个第二目标区域影像集合内的影像进行预处理，得到多个第一影像集合和多个第二影像集合；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述多个第一影像集合内影像的色阶变化程度，进行权重分配，获得第一权重分配结果；第三执行单元，所述第三执行单元用于将所述多个第一影像集合和所述多个第二影像集合输入影像识别分析模型，得到多个第一输出结果和多个第二输出结果；第四执行单元，所述第四执行单元用于根据所述第一权重分配结果对所述多个第一输出结果进行加权调整，结合所述多个第二输出结果，得到第一目标识别结果。

本申请的第二个方面，提供了一种基于智能AI提高图像识别准确率的方法，所述方法包括：采集获取第一目标区域影像集合，其中，所述目标区域为第一目标所处的区域；采用生成式对抗网络模型，根据所述第一目标区域影像集合，生成获得多个第二目标区域影像集合；

对所述第一目标区域影像集合和所述多个第二目标区域影像集合内的影像进行预处理，得到多个第一影像集合和多个第二影像集合；根据所述多个第一影像集合内影像的色阶变化程度，进行权重分配，获得第一权重分配结果；将所述多个第一影像集合和所述多个第二影像集合输入影像识别分析模型，得到多个第一输出结果和多个第二输出结果；根据所述第一权重分配结果对所述多个第一输出结果进行加权调整，结合所述多个第二输出结果，得到第一目标识别结果。

本申请的第三个方面，提供了一种基于智能AI提高图像识别准确率的系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行如第一方面所述的系统。