← 返回列表
一种基于深度学习的图像数据分析方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种基于深度学习的图像数据分析方法及系统，属于图像分析技术领域，采用深度学习算法构建特征提取模块、多尺度注意力特征处理模块以及特征识别模块，并根据特征提取模块、多尺度注意力特征处理模块以及特征识别模块构建图像数据分析模型，能够提取特征信息后进行特征压缩，并且通过多尺度特征以及注意力机制的有效结合，能够有效地提升特征的提取能力，最终提升特征识别效果，且提出了一种混合信息搜索算法，能够通过信息融合的方式加快算法收敛速度以及收敛效果，从而实现图像数据的准确分析。 马 克 数 据 网
申请人信息
- 申请人:中国中医科学院广安门医院
- 申请人地址:100000 北京市西城区北线阁5号
- 发明人: 中国中医科学院广安门医院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习的图像数据分析方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410047440.6 |
| 申请日 | 2024/1/11 |
| 公告号 | CN117671391A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 中国中医科学院广安门医院 |
| 发明人 | 郎学森; 王小玲; 赵彦萍; 孙国红 |
| 地址 | 北京市西城区北线阁5号 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的图像数据分析方法，其特征在于，包括：获取用于深度学习的样本图像数据以及样本图像数据对应的真值标签数据，所述样本图像数据以及样本图像数据对应的真值标签数据均为预先存储于数据库中的数据；采用深度学习算法构建特征提取模块、多尺度注意力特征处理模块以及特征识别模块，并根据特征提取模块、多尺度注意力特征处理模块以及特征识别模块构建图像数据分析模型；根据所述样本图像数据以及样本图像数据对应的真值标签数据，采用混合信息搜索算法对图像数据分析模型进行训练，以获取训练完成的图像数据分析模型；获取待分析图像数据，并采用训练完成的图像数据分析模型对待分析图像数据进行分析，得到图像数据分析结果。 来自