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申请/专利权人：贯文信息技术(苏州)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于线性判别的人工智能视觉检测方法，涉及人工智能视觉检测技术领域，包括，接收原始视觉数据，并进行预处理，利用深度卷积神经网络提取原始视觉数据中的高级特征，生成特征矩阵；根据特征矩阵，通过图神经网络动态调整节点连接及其权重，构建动态特征关系图；应用优化后的动态拓扑自适应线性判别分析模型参数对实时视觉数据进行特征降维与分类检测处理，并通过分类器实现目标的高效识别与分类。本发明通过融合深度学习和图神经网络技术，动态优化特征提取与降维，借助强化学习持续提升性能，实现了视觉数据的高效识别与分类，增强了复杂环境中检测的准确性和适应性。
主权项：1.一种基于线性判别的人工智能视觉检测方法，其特征在于：包括，接收原始视觉数据，并进行预处理，利用深度卷积神经网络提取原始视觉数据中的高级特征，生成特征矩阵；根据特征矩阵，通过图神经网络动态调整节点连接及其权重，构建动态特征关系图；利用动态拓扑自适应线性判别分析模型，对动态特征关系图中的特征关系权重进行特征降维，并输出降维特征向量；将降维特征向量输入主成分分析模型中，形成协同强化学习框架；基于协同强化学习框架，运用深度强化学习算法优化动态拓扑自适应线性判别分析模型，提升视觉检测性能；应用优化后的动态拓扑自适应线性判别分析模型参数对实时视觉数据进行特征降维与分类检测处理，并通过分类器实现目标的高效识别与分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贯文信息技术(苏州)有限公司 一种基于线性判别的人工智能视觉检测方法
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