CN110889411A - 基于ai芯片的通用图像识别模型 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于AI芯片的通用图像识别模型，包括：图像解析模型部分：用于获取图像初步数据，并对图像初步数据进行像素采样，同时生成图像像素数据；图像训练部分：用于录入通用图像训练模型。通过实现进行通用图像模型进行训练，从而计算处各数据模型样本，每个模型样本都会被拆分成多个独立编码的下小图块，通过将多个采集的图像进行解析，通过生成对应图像像素数据，通过将整个像素数据进行分割，通过与原数据库内的数据进行独立编码分析，从而确定采集图像所对应的模型样本，提升了图像识别的精准性，减少了误判的可能通过后期对图像模型的持续训练，从而增强了图像识别的识别范围。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别技术领域，具体为基于AI芯片的通用图像识别模型。
背景技术
人工智能亦称智械以及机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能，通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术，该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现，人工智能于一般教材中的定义领域是智能主体的研究与设计，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统，人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。
识别某一个图像，必须在过去的模型中有这个图像数据，需要当前的图像信息与之前的图像数据吻合，图像也就能被正确识别，在实际应用的过程中，处理芯片需要判定图像数据完全吻合，才能得出一致的图像，但是图像分析过程中，每个图像区别判定点并没有明确指出，而且很容易发生误判。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供基于AI芯片的通用图像识别模型来解决上述问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：基于AI芯片的通用图像识别模型，包括：
图像解析模型部分：用于获取图像初步数据，并对图像初步数据进行像素采样，同时生成图像像素数据；
图像训练部分：用于录入通用图像训练模型，以及对采集后期图像像素数据进行训练，并整合图像模型数据；
图像模型通用储存模块：用于储存图像模型数据，并生成图像模型数据库；
图像待检测单元：用于接收图像解析模型部分传递的图像像素数据，并进行临时储存；
图像识别部分：用于将图像待检测单元临时储存的图像像素数据与图像模型通用储存模块内图像模型数据进行对比，完成图像识别。
进一步，所述图像解析模型部分包括：
图形分割模块，用于把图片分解成多个同样大小的小图块；
编码排序模块，用对分解出的多个小图块进行编码重新排序；
信息提取模块，用于提取编码排序完毕的小图块；
信息整合模块，用于对提取的小图块进行编码整合处理。
进一步，所述图像训练部分包括：
初始图像训练模块，用于录入通用图像训练模型，并对通用图像训练模型进行训练以及生成训练样本；
持续图像训练模块，用于对采集后期图像像素数据进行训练，并对持续生成训练样本。
进一步，所述图像识别部分包括：
图像提取模块，用于提取图像模型数据库中的图像模型数据；
图像对比模块，用于将提取的图像模型数据与采集的图像初步数据进行像素对比。
本发明的有益效果是：通过实现进行通用图像模型进行训练，从而计算处各数据模型样本，每个模型样本都会被拆分成多个独立编码的下小图块，通过将多个采集的图像进行解析，通过生成对应图像像素数据，通过将整个像素数据进行分割，通过与原数据库内的数据进行独立编码分析，从而确定采集图像所对应的模型样本，提升了图像识别的精准性，减少了误判的可能，随着图像处理数量增加，数据库的涵盖程度也会越广，通过后期对图像模型的持续训练，从而增强了图像识别的识别范围。
附图说明
图1为本发明系统架构示意图；
图2为本发明图像解析模型部分结构示意图；
图3为本发明图像训练部分结构示意图；
图4为本发明图像识别部分结构示意图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
1图像解析模型部分、101图形分割模块、102编码排序模块、103信息提取模块、104编码排序模块、2图像训练部分、201初始图像训练模块、202持续图像训练模块、3图像待检测单元、4图像模型通用储存模块、5图像识别部分、501图像提取模块、502图像对比模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，基于AI芯片的通用图像识别模型，包括：
图像解析模型部分1：用于获取图像初步数据，并对图像初步数据进行像素采样，同时生成图像像素数据；
图像训练部分2：用于录入通用图像训练模型，以及对采集后期图像像素数据进行训练，并整合图像模型数据；
图像模型通用储存模块4：用于储存图像模型数据，并生成图像模型数据库；
图像待检测单元3：用于接收图像解析模型部分1传递的图像像素数据，并进行临时储存；
图像识别部分：用于将图像待检测单元3临时储存的图像像素数据与图像模型通用储存模块4内图像模型数据进行对比，完成图像识别。
如图2所示，图像解析模型部分1包括：
图形分割模块101，用于把图片分解成多个同样大小的小图块；
编码排序模块102，用对分解出的多个小图块进行编码重新排序；
信息提取模块103，用于提取编码排序完毕的小图块；
信息整合模块104，用于对提取的小图块进行编码整合处理。
如图3所示，图像训练部分2包括：
初始图像训练模块201，用于录入通用图像训练模型，并对通用图像训练模型进行训练以及生成训练样本；
持续图像训练模块202，用于对采集后期图像像素数据进行训练，并对持续生成训练样本。
如图4所示，图像识别部分5包括：
图像提取模块501，用于提取图像模型数据库中的图像模型数据；
图像对比模块502，用于将提取的图像模型数据与采集的图像初步数据进行像素对比。
综上所示，通过实现进行通用图像模型进行训练，从而计算处各数据模型样本，每个模型样本都会被拆分成多个独立编码的下小图块，通过将多个采集的图像进行解析，通过生成对应图像像素数据，通过将整个像素数据进行分割，通过与原数据库内的数据进行独立编码分析，从而确定采集图像所对应的模型样本，提升了图像识别的精准性，减少了误判的可能，随着图像处理数量增加，数据库的涵盖程度也会越广，通过后期对图像模型的持续训练，从而增强了图像识别的识别范围。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.基于AI芯片的通用图像识别模型，其特征在于，包括：
图像解析模型部分(1)：用于获取图像初步数据，并对图像初步数据进行像素采样，同时生成图像像素数据；
图像训练部分(2)：用于录入通用图像训练模型，以及对采集后期图像像素数据进行训练，并整合图像模型数据；
图像模型通用储存模块(4)：用于储存图像模型数据，并生成图像模型数据库；
图像待检测单元(3)：用于接收图像解析模型部分(1)传递的图像像素数据，并进行临时储存；
图像识别部分：用于将图像待检测单元(3)临时储存的图像像素数据与图像模型通用储存模块(4)内图像模型数据进行对比，完成图像识别。
2.根据权利要求1所述的基于AI芯片的通用图像识别模型，其特征在于，所述图像解析模型部分(1)包括：
图形分割模块(101)，用于把图片分解成多个同样大小的小图块；
编码排序模块(102)，用对分解出的多个小图块进行编码重新排序；
信息提取模块(103)，用于提取编码排序完毕的小图块；
信息整合模块(104)，用于对提取的小图块进行编码整合处理。
3.根据权利要求1所述的基于AI芯片的通用图像识别模型，其特征在于，所述图像训练部分(2)包括：
初始图像训练模块(201)，用于录入通用图像训练模型，并对通用图像训练模型进行训练以及生成训练样本；
持续图像训练模块(202)，用于对采集后期图像像素数据进行训练，并对持续生成训练样本。
4.根据权利要求1所述的基于AI芯片的通用图像识别模型，其特征在于，所述图像识别部分(5)包括：
图像提取模块(501)，用于提取图像模型数据库中的图像模型数据；
图像对比模块(502)，用于将提取的图像模型数据与采集的图像初步数据进行像素对比。
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