一种计算机视觉识别系统及方法与流程

本发明涉及计算机视觉识别系统，尤其涉及一种计算机视觉识别系统及方法。

背景技术：

1、计算机视觉识别系统，是一种利用计算机和相应算法来解释和理解从世界中捕获的可视信息的技术系统。其目标是使计算机能够像人类一样“看”并从图像或视频中提取有意义的信息。系统通常包括数据采集、预处理、特征提取、模式识别步骤。数据首先通过设备采集，然后进行预处理以优化图像质量。接着，系统会从优化后的图像中提取关键的特征信息，然后利用多种算法进行模式识别或图像分类。最后，可能还包括后处理步骤，如决策逻辑或数据融合，以进一步验证或完善识别结果。

2、在计算机视觉识别系统的实际使用过程中，传统方案依赖于手工设计的特征提取算法，需要人工选择和设计适用于特定任务的特征描述，限制了系统在复杂场景和多变的数据中的适应能力。其次，传统方案对复杂背景、光照变化和遮挡等问题的处理效果较差，无法自动适应不同环境的挑战，导致在实际应用中准确性和鲁棒性不足。另外，传统方案很少考虑多模态数据的融合和协同处理，限制了系统的整体性能。此外，手工设计的特征表示方法可能无法捕捉到图像中的非线性关系和高级语义信息，对于复杂任务和大规模数据集的表现有限。综上所述，传统计算机视觉识别方案的不足之处包括特征设计的主观性、对复杂场景的适应性欠佳、多模态数据处理不充分以及模式识别能力的局限性。这些问题限制了传统方案在面对复杂任务和挑战时的应用范围和性能表现。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种计算机视觉识别系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种计算机视觉识别系统是由数据采集和增强模块、预处理和复杂场景适应模块、特征提取和深度学习模块、模式识别和随机性建模模块、后处理和实时响应模块、应用层优化模块组成；

3、所述数据采集和增强模块的功能项包括多摄像头数据采集、多模态数据采集；

4、所述预处理和复杂场景适应模块的功能项包括复杂场景预处理、智能自适应调整；

5、所述特征提取和深度学习模块的功能项包括自动特征提取、多模态特征融合；

6、所述模式识别和随机性建模模块的功能项包括深度学习模型、不确定性和随机性建模；

7、所述后处理和实时响应模块的功能项包括信息反馈调整、实时响应优化；

8、所述应用层优化模块的功能项包括应用驱动优化、自主学习和更新。

9、作为本发明的进一步方案，所述多摄像头数据采集具体为；

10、使用粒子群算法确定最佳的摄像头位置；

11、使用传感器数据融合和卡尔曼滤波算法根据实时需求调整摄像头的位置和视角；

12、使用基于特征描述子的算法来实现图像融合；

13、使用包括透视变换、球面投影的基于投影变换的方法，将多个摄像头的图像映射到一个全景图像上；

14、所述多模态数据采集包括红外数据采集、声音数据采集、数据同步采集；

15、所述红外数据采集采用具体为红外相机或热像仪的红外感应器，来采集红外辐射数据；

16、所述声音数据采集采用具体为麦克风阵列的声音传感器，来采集环境中的声音数据；

17、所述数据同步采集使用具体为网络时间协议ntp的时间同步算法，来确保不同传感器数据的时序一致性。

18、作为本发明的进一步方案，所述复杂场景预处理包括场景分割、图像增强；

19、所述场景分割具体为，使用蒙版区域卷积神经网络算法，对图像进行像素级别的前景和背景分割，提取出目标区域并减少复杂背景对后续处理步骤的影响；

20、所述图像增强具体为，使用包括对比度增强、直方图均衡化、自适应直方图均衡化的图像增强方法，提高图像的清晰度、对比度和可视性

21、所述智能自适应调整包括色彩校正、智能参数调整；

22、所述色彩校正具体为，使用颜色空间转换、直方图匹配算法，对图像进行自适应色彩校正，消除不同环境下的色彩偏差和光照变化；

23、所述智能参数调整具体为，使用自适应滤波算法来动态调整滤波器的大小和参数，自动调整算法的参数，以适应不同复杂场景下的需要。

24、作为本发明的进一步方案，所述自动特征提取包括迁移学习、网络架构搜索；

25、所述迁移学习具体为，采用具体为resnet的卷积神经网络模型作为初始模型，在目标任务的数据集上进行微调，通过调整网络的权重参数，使其适应特定任务的特征提取要求；

26、所述网络架构搜索具体为，使用具体为神经架构搜索的自动化搜索算法，来自动探索优化网络架构，以实现更好的特征提取性能；

27、所述多模态特征融合包括自适应融合算法、跨模态学习算法；

28、所述自适应融合算法具体为，使用相关性分析和权重调整方法实现多模态数据的自适应融合，使用具体为加权平均的融合方法，通过学习到的权重来动态调整不同模态特征的重要性；

29、所述跨模态学习算法具体为，使用深度神经网络的多分支结构，将不同模态的数据输入到不同分支中进行处理，通过联合训练来学习融合特征。

30、作为本发明的进一步方案，所述深度学习模型包括注意力机制、生成对抗网络；

31、所述注意力机制具体为，引入自注意力机制，通过学习分配不同区域的权重来自适应地选择感兴趣的特征，使深度学习模型能够更加关注关键区域和进行细粒度的信息生成和识别；

32、所述生成对抗网络具体为，引入条件生成对抗网络，通过生成器和判别器之间的对抗学习，从随机噪声中生成与真实数据相似的样本，生成具有高质量和多样性的样本数据；

33、所述不确定性和随机性建模包括贝叶斯深度学习方法、集成学习算法；

34、所述贝叶斯深度学习方法具体为，引入贝叶斯深度学习对权重引入先验分布和对后验分布进行近似推断，提供更准确的置信度估计和误差分析，对神经网络的权重和输出进行不确定性建模；

35、所述集成学习算法具体为，使用集成学习算法dropout，通过集成多个基础模型的预测结果，得到更稳健和可靠的预测输出。

36、作为本发明的进一步方案，所述信息反馈调整包括模型自适应调整策略、增量学习算法；

37、所述模型自适应调整策略具体为，使用强化学习算法ppo，来通过与环境交互并根据反馈信号学习调整模型参数；

38、所述增量学习算法具体为，使用增量学习算法，在新数据样本上进行训练，保留旧知识的同时不断提升模型的识别能力，逐步更新模型以适应新的数据；

39、所述实时响应优化包括模型量化和压缩算法、硬件加速技术；

40、所述模型量化和压缩算法具体为，引入模型量化和压缩算法，包括低位量化、网络剪枝、模型裁剪，降低模型的计算复杂度，提高识别速度和实时性；

41、所述硬件加速技术具体为，通过并行计算、定制计算指令集方法，提供高效的模型执行和实时响应能力。

42、作为本发明的进一步方案，所述应用驱动优化包括领域自适应算法、多设备协同识别；

43、所述领域自适应算法具体为，针对特定应用场景，引入包括迁移学习、领域知识融合的领域自适应算法，通过从相关领域的数据和知识中学习，提高针对性任务的识别性能；

44、所述多设备协同识别具体为，利用集中式或分布式的边缘计算平台，将数据传输和处理任务分配到多个设备上，通过协同识别和模型融合来提高系统的效率和准确性；

45、所述自主学习和更新包括模型更新、主动学习策略；

46、所述模型更新具体为，使用在线聚类训练算法，对新数据进行快速的模型更新和调整，根据新样本实时更新模型；

47、所述主动学习策略具体为，利用不确定性采样或信息增益准则，选择对模型具有较大贡献的样本进行主动标注和学习，减少标注成本并提升系统的学习效率。

48、一种计算机视觉识别方法，包括以下步骤：

49、数据采集阶段，收集原始数据；

50、基于所述原始数据，执行数据预处理和复杂场景适应，获得处理后数据；

51、对所述处理后数据执行特征提取和深度学习，获得特征信息；

52、基于所述特征信息，进行模式识别和随机性建模工作，建立分析模型；

53、在所述分析模型建立完成后，对所述分析模型进行后处理工作。

54、作为本发明的进一步方案，所述数据采集阶段，收集原始数据的步骤具体为；

55、使用粒子群算法确定最佳的摄像头位置与视角，确保最大程度地覆盖目标区域；

56、运用传感器数据融合和卡尔曼滤波算法，根据实时需求调整摄像头的位置和视角，以获取准确的数据；

57、使用网络时间协议ntp的时间同步算法，确保不同传感器数据的时序一致性；

58、实现多个摄像头图像的无缝融合，使用基于特征描述子的算法将它们融合成一个全景图像；

59、对于多模态数据采集，采用不同传感器来获取红外辐射数据和环境声音数据；

60、所述基于所述原始数据，执行数据预处理和复杂场景适应，获得处理后数据的步骤具体为；

61、使用蒙版区域卷积神经网络算法进行像素级别的场景分割，以提取目标区域并减少复杂背景对后续处理的干扰；

62、通过对比度增强、直方图均衡化和自适应直方图均衡化方法对图像进行增强，提高图像的清晰度和可视性；

63、采用色彩校正和智能参数调整技术，消除不同环境下的色彩偏差和光照变化，适应不同复杂场景的需求；

64、所述对所述处理后数据执行特征提取和深度学习，获得特征信息的步骤具体为；

65、使用迁移学习和网络架构搜索进行特征提取，通过微调预训练的模型适应特定任务的要求；

66、通过自适应融合算法和跨模态学习算法实现多模态数据的特征融合，提高特征表达的丰富性和综合性。

67、作为本发明的进一步方案，所述基于所述特征信息，进行模式识别和随机性建模工作，建立分析模型的步骤具体为：

68、引入自注意力机制和生成对抗网络，通过注意力机制选择关键特征并实现细粒度的信息生成和识别，生成对抗网络生成高质量、多样性的数据样本；

69、使用贝叶斯深度学习方法和集成学习算法对不确定性和随机性进行建模，提高模型的鲁棒性和预测可靠性；

70、所述在所述分析模型建立完成后，对所述分析模型进行后处理工作的步骤具体为：

71、通过模型自适应调整策略和增量学习算法对模型进行调整和优化，提高模型的适应性和识别能力；

72、运用模型量化和压缩算法以及硬件加速技术，减少模型计算复杂度，实现高效的实时响应。

73、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

74、本发明中，通过引入多摄像头数据采集和多模态数据采集，从不同视角和传感器获得更全面的数据，增强系统对复杂场景的理解能力。通过复杂场景预处理和智能自适应调整，系统能够自动调整预处理参数并处理背景噪声和遮挡，从而适应不同环境。深度学习模型的应用实现了自动特征提取，提高了系统对图像中关键信息的抽取能力。多模态特征融合将来自不同模态的信息结合起来，进一步提升系统的准确性和能力。采用深度学习模型进行模式识别，并引入不确定性和随机性建模，提高了系统的识别能力和鲁棒性。通过信息反馈调整和实时响应优化，系统能够根据识别结果动态调整参数，并提高计算效率和响应速度。最后，通过应用层优化和自主学习，系统能够根据特定需求进行优化，持续学习并提高长期性能。