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摘要：本发明涉及人工智能领域，具体为一种基于人工智能的胶囊内镜病变识别方法及系统，包括对标注框进行聚类，根据聚类结果得到先验框和网格大小；基于先验框得到预测范围；将胶囊内镜拍摄的待识别图像通过卷积转换为预设大小，然后分为多个所述网格大小的网格，对于每个网格计算网格对应的每个边界框中所有网格的注意力，通过所述注意力得到每个边界框的置信度；计算以网格为中心的预测范围内对应的疾病类型概率；根据疾病类型概率和置信度对边界框进行过滤，采用IoU阈值利用非极大值抑制的方式对剩余的边界框进行过滤，将过滤后的边界框作为识别出的病变目标框。本发明在保证识别速度的情况下，提高了识别的准确度，降低误报。

主权项：1.一种基于人工智能的胶囊内镜病变识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取胶囊内镜拍摄的图像，对去重后的所述图像进行标注，对标注框进行聚类，根据聚类结果得到先验框和网格大小；基于先验框得到预测范围；将胶囊内镜拍摄的待识别图像通过卷积转换为预设大小，然后分为多个所述网格大小的网格，对于每个网格计算网格对应的每个边界框中所有网格的注意力，通过所述注意力得到每个边界框的置信度；计算以网格为中心的预测范围内对应的疾病类型概率；根据疾病类型概率和置信度对边界框进行过滤，采用IoU阈值利用非极大值抑制的方式对剩余的边界框进行过滤，将过滤后的边界框作为识别出的病变目标框；所述对标注框进行聚类，具体为：从所有标注框中任选一个标注框，计算其他标注框的长与选取的标注框的长的比值，以及其他标注框的宽与选取的标注框的宽的比值，若两个比值都在设置的范围内，则将其他标注框和选取的标注框归为一类；依次类推，直到所有的标注框聚类完成；判断聚类的个数，如果聚类的个数超过预设值，则将标注框最小的若干个聚类删除，直到聚类的个数不超过预设值；所述对于每个网格计算网格对应的每个边界框中所有网格的注意力，通过所述注意力得到每个边界框的置信度，具体为：将边界框内每个网格通过线性投射层得到嵌入向量，并加入学习token，通过注意力机制学习得到学习token的内容，通过学习token的内容得到边界框的置信度。

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