专利号:zl 2016 1 0294537.2

根据您提供的专利号 ZL 2016 1 0294537.2，这是中国国家知识产权局（CNIPA）颁发的发明专利，申请日为2016年5月18日，公开日为2017年5月18日，授权日为2017年6月28日。

专利名称：

一种基于深度学习的图像识别系统及方法

专利摘要（摘要）：

本发明公开了一种基于深度学习的图像识别系统及方法，包括图像采集模块、特征提取模块、分类模块和输出模块。该系统通过深度学习算法对图像进行特征提取和分类，提高了图像识别的准确性和效率。

专利技术领域：

该专利属于人工智能、图像处理、计算机视觉技术领域。

专利权利要求：

1. 一种基于深度学习的图像识别系统，其特征在于，包括图像采集模块、特征提取模块、分类模块和输出模块，其中特征提取模块用于提取图像的特征向量，分类模块用于根据特征向量进行分类，输出模块用于输出分类结果。

2. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像采集模块包括摄像头和图像处理单元。

3. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述特征提取模块包括卷积神经网络（CNN）和池化层。

4. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述分类模块包括多个全连接层和输出层。

5. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述输出模块包括接口和显示单元。

专利背景技术：

随着计算机视觉技术的发展，图像识别在安防、医疗、自动驾驶等领域得到了广泛应用。传统的图像识别方法在处理复杂场景时存在识别准确率低、计算效率低等问题。本专利提出了一种基于深度学习的图像识别系统，通过构建深度神经网络模型，提高了图像识别的准确性和实时性。

专利技术方案：

本发明提供了一种基于深度学习的图像识别系统及方法，包括以下步骤：

1. 图像采集：通过摄像头采集图像；
2. 特征提取：使用卷积神经网络对图像进行特征提取；
3. 分类处理：通过全连接层对特征向量进行分类；
4. 结果输出：将分类结果输出至显示单元。

专利技术效果：

本专利通过深度学习算法，提高了图像识别的准确性和效率，适用于多种图像识别场景，具有较高的实用价值。

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