CN116958771A - 一种计算机视觉识别系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机视觉识别系统技术领域，具体为一种计算机视觉识别系统及方法，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。本发明中，通过多摄像头和多模态数据采集，获取来自不同视角和传感器的全面数据，增强对复杂场景的理解能力，复杂场景预处理和智能调整使系统能够自动适应不同环境，处理背景噪声和遮挡，利用深度学习模型进行自动特征提取提升系统对图像关键信息的提取能力，多模态特征融合进一步提高了系统的准确性和能力，引入不确定性和随机性建模的深度学习模型增强系统的识别能力和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉识别系统技术领域，尤其涉及一种计算机视觉识别系统及方法。
背景技术
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。
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。
发明内容
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。
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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。
作为本发明的进一步方案，所述多摄像头数据采集具体为；
使用粒子群算法确定最佳的摄像头位置；
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；
使用基于特征描述子的算法来实现图像融合；
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；
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；
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；
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；
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。
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；
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；
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
所述智能自适应调整包括色彩校正、智能参数调整；
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；
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。
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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；
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；
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；
所述自主学习和更新包括模型更新、主动学习策略；
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；
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。
一种计算机视觉识别方法，包括以下步骤：
数据采集阶段，收集原始数据；
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；
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；
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；
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。
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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：
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；
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；
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：
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；
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。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
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。
附图说明
图1为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的主系统框架示意图；
图2为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的数据采集和增强模块框架示意图；
图3为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的预处理和复杂场景适应模块框架示意图；
图4为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的特征提取和深度学习模块框架示意图；
图5为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的模式识别和随机性建模模块框架示意图；
图6为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的后处理和实时响应模块框架示意图；
图7为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的应用层优化模块框架示意图；
图8为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的工作流程图；
图9为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的步骤1细化流程图；
图10为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的步骤2细化流程图；
图11为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的步骤3细化流程图；
图12为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的步骤4细化流程图；
图13为本发明提出一种计算机视觉识别系统及方法的步骤5细化流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：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；
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；
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；
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；
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；
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；
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。
首先，数据采集和增强模块通过多摄像头数据采集和多模态数据采集功能提高了数据采集的准确性和效率。其次，预处理和复杂场景适应模块的复杂场景预处理和智能自适应调整功能提高了数据质量，并适应了复杂的场景。特征提取和深度学习模块的自动特征提取和多模态特征融合功能提取了更具代表性和丰富性的特征，增强了系统的识别性能。模式识别和随机性建模模块通过深度学习模型和不确定性建模功能提高了模型的鲁棒性和可靠性。后处理和实时响应模块的信息反馈调整和实时响应优化功能实现了实时响应和效果优化。应用层优化模块的应用驱动优化和自主学习与更新功能进一步提升了系统的性能和适应能力。综上所述，该计算机视觉识别系统在不同模块的合作下实现了数据采集、预处理、特征提取、模式识别、后处理和应用层优化等功能，具有提高准确性、鲁棒性和实时性的有益效果，为实际应用场景提供了强大而可靠的视觉识别能力。
请参阅图2，多摄像头数据采集具体为；
使用粒子群算法确定最佳的摄像头位置；
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；
使用基于特征描述子的算法来实现图像融合；
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；
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；
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；
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；
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。
多摄像头数据采集涉及粒子群算法确定最佳位置，传感器数据融合与卡尔曼滤波调整摄像头位置和视角，基于特征描述子的图像融合，以及投影变换将多个摄像头图像映射为全景图像。多模态数据采集包括红外和声音数据，并使用数据同步采集确保时序一致性。通过综合应用这些技术，多摄像头数据采集系统能够提供更全面、准确的视觉信息，增强计算机视觉识别系统的性能和可靠性。粒子群算法优化摄像头位置，传感器数据融合可实时调整位置和视角，基于特征描述子的图像融合提高图像质量，投影变换实现全景图像展示。红外和声音数据采集提供多模态信息，数据同步采集确保数据一致性。整合这些技术有助于实现高效的多摄像头数据采集和多模态数据融合，为各种视觉应用提供更强大的功能和性能。
请参阅图3，复杂场景预处理包括场景分割、图像增强；
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；
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
智能自适应调整包括色彩校正、智能参数调整；
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；
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。
场景分割利用蒙版区域卷积神经网络算法，实现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的干扰。图像增强使用对比度增强、直方图均衡化和自适应直方图均衡化等方法，提高图像的清晰度、对比度和可视性，增强图像细节可见性，为后续处理和分析任务提供更准确的结果。智能自适应调整模块包括色彩校正和智能参数调整。色彩校正利用颜色空间转换和直方图匹配算法，自适应校正图像的色彩，消除不同环境下的色彩偏差和光照变化。智能参数调整使用自适应滤波算法动态调整滤波器的大小和参数，适应不同复杂场景的需求。这些功能的整合在实施角度上具有多个有益效果，包括提取准确的目标区域、改善图像质量，以及自动适应不同场景的变化，提供稳定可靠的处理结果。这些功能提升了视觉识别系统的性能、准确性和可靠性，使其能够更好地处理复杂场景下的视觉数据。
请参阅图4，自动特征提取包括迁移学习、网络架构搜索；
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；
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；
多模态特征融合包括自适应融合算法、跨模态学习算法；
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；
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。
迁移学习利用预训练模型进行微调，使其适应特定任务的特征提取要求。网络架构搜索通过自动化搜索算法来寻找更好的网络结构，提升特征提取性能。多模态特征融合则包含自适应融合和跨模态学习，通过相关性分析和权重调整实现多模态数据的融合，并利用深度神经网络的多分支结构联合训练学习融合特征。从实施角度分析，这些方法带来多个有益效果。迁移学习加速训练过程、提升特征提取能力，网络架构搜索优化网络结构以获得更好的表达能力，而多模态特征融合方法灵活适应不同任务和数据，提升系统的性能和可靠性。这些技术的整合使得视觉识别系统能够更高效、准确地从复杂数据中提取有用的特征，为后续的分析和决策提供更好的基础。
请参阅图5，深度学习模型包括注意力机制、生成对抗网络；
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；
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；
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；
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；
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。
注意力机制通过自适应地选择感兴趣的特征区域，实现对细粒度信息的生成和识别。生成对抗网络则能够生成高质量且多样性的样本，通过对抗学习从随机噪声中生成与真实数据相似的样本。为了更准确评估和解释模型的预测结果，不确定性和随机性建模方法引入了贝叶斯深度学习和集成学习。贝叶斯深度学习通过引入先验分布和后验分布的近似推断来建模模型的不确定性，而集成学习通过集成多个基于模型的预测结果来提高模型的稳健性和可靠性。这些方法在实施角度上带来多个有益效果。注意力机制使模型集中关注关键特征，生成对抗网络提供了更多的训练数据和增强数据生成的能力，而不确定性和随机性建模方法提供了更准确的置信度估计和误差分析。整合这些方法为深度学习模型提供了更大的灵活性、鲁棒性和可靠性，使其能够更好地适应复杂任务和真实场景的需求，提高性能和结果质量。
请参阅图6，信息反馈调整包括模型自适应调整策略、增量学习算法；
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；
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；
实时响应优化包括模型量化和压缩算法、硬件加速技术；
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；
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。
模型自适应调整策略利用强化学习算法(如PPO)通过与环境交互和反馈信号学习调整模型参数，使模型能够动态适应不同任务和环境的需求，优化性能。增量学习算法在新数据样本上进行训练，并保留旧有知识，逐步提升模型的识别能力，使其能够持续学习和适应新的数据和任务。实时响应优化方法包括模型量化和压缩算法以及硬件加速技术，其中模型量化和压缩算法通过降低计算复杂度，如低位量化、网络剪枝和模型裁剪等技术，提高模型的识别速度和实时性能。而硬件加速技术则通过并行计算和定制计算指令集等方法，提供高效的模型执行和实时响应能力。综上所述，信息反馈调整模块中的模型自适应调整策略、增量学习算法和实时响应优化方法，使得模型具备了动态调整、持续学习和实时性能的能力，提升了模型在不同场景下的适应性和效果。
请参阅图7，应用驱动优化包括领域自适应算法、多设备协同识别；
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；
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；
自主学习和更新包括模型更新、主动学习策略；
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；
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。
领域自适应算法通过迁移学习和领域知识融合等技术，针对特定应用场景进行优化，提高任务的识别性能。多设备协同识别利用分布式边缘计算平台，在多个设备间进行数据传输和处理任务分配，通过协同识别和模型融合提高系统的效率和准确性。自主学习与更新方法包括模型更新和主动学习策略，模型更新利用在线聚类训练算法快速更新模型参数，实现持续学习；主动学习策略通过不确定性采样或信息增益准则选择重要样本进行主动标注，减少标注成本并提高学习效率。综上所述，应用驱动优化模块以实施的角度提供了多种有益效果，包括提高模型适应性、优化资源利用、实现持续学习和提高学习效率。这些方法能够应用于不同场景和需求，优化系统的性能、准确性和效率，提升模型应用的实际效果。
请参阅图8，一种计算机视觉识别方法，包括以下步骤：
数据采集阶段，收集原始数据；
基于原始数据，执行数据预处理和复杂场景适应，获得处理后数据；
对处理后数据执行特征提取和深度学习，获得特征信息；
基于特征信息，进行模式识别和随机性建模工作，建立分析模型；
在分析模型建立完成后，对分析模型进行后处理工作。
在数据采集阶段，利用粒子群算法确定最佳的摄像头位置和视角，并使用传感器数据融合和卡尔曼滤波算法进行实时调整，以获取准确的数据。通过NTP时间同步算法保证数据的时序一致性，并通过特征描述子算法进行多摄像头图像的无缝融合。同时，利用不同传感器采集多模态数据，如红外辐射数据和环境声音数据。在数据预处理和复杂场景适应阶段，利用蒙版区域卷积神经网络进行像素级别的场景分割，减少背景干扰。通过增强对比度、直方图均衡化和自适应直方图均衡化提高图像清晰度和可视性。采用色彩校正和智能参数调整技术适应不同场景的需求，并消除色彩偏差和光照变化。在特征提取和深度学习阶段，利用迁移学习和网络架构搜索进行特征提取，微调预训练模型以适应特定任务。通过自适应融合算法和跨模态学习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。在模式识别和随机性建模阶段，引入自注意力机制和生成对抗网络。自注意力机制用于选择关键特征进行细粒度的信息生成和识别，生成对抗网络用于生成高质量多样性的数据样本。同时，利用贝叶斯深度学习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。在分析模型建立完成后，进行后处理工作。通过模型自适应调整策略和增量学习算法对模型进行优化，提升适应性和识别能力。模型量化和压缩算法以及硬件加速技术用于减少计算复杂度，实现高效的实时响应。
请参阅图9，数据采集阶段，收集原始数据的步骤具体为；
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；
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；
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；
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；
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。
请参阅图10，基于原始数据，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；
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；
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；
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。
请参阅图11，对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；
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；
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。
请参阅图12，基于特征信息，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：
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；
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。
请参阅图13，在分析模型建立完成后，对分析模型进行后处理工作的步骤具体为：
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；
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。
工作原理：
数据采集阶段：利用多个摄像头进行数据采集，并借助粒子群算法确定最佳摄像头位置和视角。利用传感器数据融合和卡尔曼滤波算法进行实时调整，获取准确的数据。通过NTP时间同步算法确保数据的时序一致性，并通过特征描述子算法实现多摄像头图像的无缝融合。同时，采集不同传感器的多模态数据，如红外辐射数据和环境声音数据。
数据预处理和复杂场景适应阶段：利用蒙版区域卷积神经网络对图像进行像素级别的场景分割，减少背景干扰。增强对比度、进行直方图均衡化和自适应直方图均衡化，提高图像清晰度和可视性。应用色彩校正和智能参数调整技术以适应不同场景需求，并消除色彩偏差和光照变化。
特征提取和深度学习阶段：利用迁移学习和网络架构搜索技术进行特征提取，微调预训练模型以适应具体任务。通过自适应融合算法和跨模态学习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。
模式识别和随机性建模阶段：引入自注意力机制和生成对抗网络。自注意力机制用于选择关键特征进行细粒度的信息生成和识别，生成对抗网络用于生成高质量多样性的数据样本。同时，利用贝叶斯深度学习和集成学习算法对模型中的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。
分析模型建立完成后的后处理阶段：采用模型自适应调整策略和增量学习算法对模型进行优化，提升模型的适应性和识别能力。利用模型量化和压缩算法以及硬件加速技术降低计算复杂度，实现高效的实时响应。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种计算机视觉识别系统，其特征在于：所述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；
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；
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；
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；
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；
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；
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。
2.根据权利要求1所述的计算机视觉识别系统，其特征在于：所述多摄像头数据采集具体为；
使用粒子群算法确定最佳的摄像头位置；
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；
使用基于特征描述子的算法来实现图像融合；
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；
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；
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；
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；
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。
3.根据权利要求1所述的计算机视觉识别系统，其特征在于：所述复杂场景预处理包括场景分割、图像增强；
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；
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
所述智能自适应调整包括色彩校正、智能参数调整；
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；
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。
4.根据权利要求1所述的计算机视觉识别系统，其特征在于：所述自动特征提取包括迁移学习、网络架构搜索；
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；
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；
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；
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；
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。
5.根据权利要求1所述的计算机视觉识别系统，其特征在于：所述深度学习模型包括注意力机制、生成对抗网络；
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；
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；
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；
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；
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。
6.根据权利要求1所述的计算机视觉识别系统，其特征在于：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；
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；
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；
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；
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；
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。
7.根据权利要求1所述的计算机视觉识别系统，其特征在于：所述应用驱动优化包括领域自适应算法、多设备协同识别；
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；
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；
所述自主学习和更新包括模型更新、主动学习策略；
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；
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。
8.一种计算机视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
数据采集阶段，收集原始数据；
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；
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；
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；
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。
9.根据权利要求8所述的计算机视觉识别方法，其特征在于：所述数据采集阶段，收集原始数据的步骤具体为；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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；
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。
10.根据权利要求8所述的计算机视觉识别方法，其特征在于：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：
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；
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；
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：
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；
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。
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