【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及技術圖片處理領域，尤其是涉及一種基于ai模型的標識設計方法及系統(tǒng)。
技術介紹
1、ai模型，全稱為人工智能模型，是指利用人工智能算法和技術構建的能夠模擬人類智能的計算機系統(tǒng)。它通過學習和訓練來識別和理解輸入的信息，然后作出相應的決策或輸出。ai模型的基本原理是基于大量的訓練數據和多個層次的神經網絡結構。ai模型可以分為無監(jiān)督學習和監(jiān)督學習兩種類型。無監(jiān)督學習是指在沒有標簽或指導的情況下，模型通過對數據的分析和歸納來發(fā)現數據中的模式和規(guī)律。監(jiān)督學習則是在給定標簽的數據集上進行訓練，通過比對輸入數據和對應標簽的差異來優(yōu)化模型參數，實現分類、回歸等任務。ai模型可以應用于各個領域，如自然語言處理、計算機視覺、音頻識別、機器翻譯等。在自然語言處理領域，模型可以用于文本分類、情感分析等任務；在計算機視覺領域，模型可以用于圖像識別、目標檢測等任務；在音頻識別領域，模型可以用于語音識別、聲紋識別等任務；在機器翻譯領域，模型可以用于將一種語言翻譯成另一種語言。
2、現有技術中，關于標識設計往往采用人工設計的方式進行，尚未出現將ai模型和標識設計相結合的方法研究，因此亟需一種基于ai模型的標識設計方法及系統(tǒng)。
技術實現思路
1、為了解決上述提到的問題，本專利技術提供一種基于ai模型的標識設計方法及系統(tǒng)。
2、第一方面，本專利技術提供的一種基于ai模型的標識設計方法，采用如下的技術方案：
3、一種基于ai模型的標識設計方法，包括：
4、收集
5、對收集的標識樣本圖片進行預處理；
6、構建ai模型，利用預處理后的標識樣本圖片對ai模型進行訓練調優(yōu)，得到ai標識設計模型。
7、進一步地，所述收集標識樣本圖片，包括通過標識系統(tǒng)相關網站及相關雜志期刊多渠道獲取市面上常見標識的樣本圖片，所述標識樣本圖片涵蓋多種不同的標識類型、顏色、大小和材質。
8、進一步地，所述對收集的標識樣本圖片進行預處理，包括對收集的標識樣本圖片進行篩選和格式轉換，并調整標識樣本圖片為方形像素。
9、進一步地，所述對收集的標識樣本圖片進行預處理，還包括對標識樣本圖片進行特征提取，根據提取的特征進行貼標簽，根據標簽內容將標識樣本圖片進行分類，并將標簽及其對應的標識樣本圖片的特征作為數據集。
10、進一步地，所述構建ai模型，利用預處理后的標識樣本圖片對ai模型進行訓練調優(yōu)，得到ai標識設計模型，包括構建隨機森林模型，其中，通過構建多個決策樹并進行投票來進行識別，根據識別結果進行驗證。
11、進一步地，所述通過構建多個決策樹并進行投票來進行識別，包括確定要構建的決策樹數量，對于每棵決策樹，從數據集中隨機抽取一個子集，并在這個子集上訓練決策樹，在構建每棵決策樹時，隨機選擇一部分特征作為候選分裂特征。
12、進一步地，所述構建ai模型，利用預處理后的標識樣本圖片對ai模型進行訓練調優(yōu)，還包括將預處理后的標識樣本圖片作為數據集，將數據集分為訓練集和驗證集，使用訓練集對隨機森林模型進行訓練，在訓練過程中，每棵決策樹都根據所選的子集和特征進行訓練，使用驗證集評估模型的表現，防止過擬合，并通過調整隨機森林的參數優(yōu)化模型的性能。
13、第二方面，一種基于ai模型的標識設計系統(tǒng)，包括：
14、數據獲取模塊，被配置為，收集標識樣本圖片；
15、預處理模塊，被配置為，對收集的標識樣本圖片進行預處理；
16、模型處理模塊，被配置為，構建ai模型，利用預處理后的標識樣本圖片對ai模型進行訓練調優(yōu)，得到ai標識設計模型。
17、第三方面，本專利技術提供一種計算機可讀存儲介質，其中存儲有多條指令，所述指令適于由終端設備的處理器加載并執(zhí)行所述的一種基于ai模型的標識設計方法。
18、第四方面，本專利技術提供一種終端設備，包括處理器和計算機可讀存儲介質，處理器用于實現各指令；計算機可讀存儲介質用于存儲多條指令，所述指令適于由處理器加載并執(zhí)行所述的一種基于ai模型的標識設計方法。
19、綜上所述，本專利技術具有如下的有益技術效果：
20、本專利技術通過上述技術方案，利用先進的人工智能技術，能夠快速、準確地進行標識圖片識別和分類，具有精度高、實時性強的優(yōu)點。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種基于AI模型的標識設計方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于AI模型的標識設計方法，其特征在于，所述收集標識樣本圖片，包括通過標識系統(tǒng)相關網站及相關雜志期刊多渠道獲取市面上常見標識的樣本圖片，所述標識樣本圖片涵蓋多種不同的標識類型、顏色、大小和材質。
3.根據權利要求2所述的一種基于AI模型的標識設計方法，其特征在于，所述對收集的標識樣本圖片進行預處理，包括對收集的標識樣本圖片進行篩選和格式轉換，并調整標識樣本圖片為方形像素。
4.根據權利要求3所述的一種基于AI模型的標識設計方法，其特征在于，所述對收集的標識樣本圖片進行預處理，還包括對標識樣本圖片進行特征提取，根據提取的特征進行貼標簽，根據標簽內容將標識樣本圖片進行分類，并將標簽及其對應的標識樣本圖片的特征作為數據集。
5.根據權利要求4所述的一種基于AI模型的標識設計方法，其特征在于，所述構建AI模型，利用預處理后的標識樣本圖片對AI模型進行訓練調優(yōu)，得到AI標識設計模型，包括構建隨機森林模型，其中，通過構建多個決策樹并進行投票來進行識別，根據識別結
6.根據權利要求5所述的一種基于AI模型的標識設計方法，其特征在于，所述通過構建多個決策樹并進行投票來進行識別，包括確定要構建的決策樹數量，對于每棵決策樹，從數據集中隨機抽取一個子集，并在這個子集上訓練決策樹，在構建每棵決策樹時，隨機選擇一部分特征作為候選分裂特征。
7.根據權利要求6所述的一種基于AI模型的標識設計方法，其特征在于，所述構建AI模型，利用預處理后的標識樣本圖片對AI模型進行訓練調優(yōu)，還包括將預處理后的標識樣本圖片作為數據集，將數據集分為訓練集和驗證集，使用訓練集對隨機森林模型進行訓練，在訓練過程中，每棵決策樹都根據所選的子集和特征進行訓練，使用驗證集評估模型的表現，防止過擬合，并通過調整隨機森林的參數優(yōu)化模型的性能。
8.一種基于AI模型的標識設計系統(tǒng)，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其中存儲有多條指令，其特征在于，所述指令適于由終端設備的處理器加載并執(zhí)行如權利要求1所述的一種基于AI模型的標識設計方法。
10.一種終端設備，包括處理器和計算機可讀存儲介質，處理器用于實現各指令；計算機可讀存儲介質用于存儲多條指令，其特征在于，所述指令適于由處理器加載并執(zhí)行如權利要求1所述的一種基于AI模型的標識設計方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于ai模型的標識設計方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于ai模型的標識設計方法，其特征在于，所述收集標識樣本圖片，包括通過標識系統(tǒng)相關網站及相關雜志期刊多渠道獲取市面上常見標識的樣本圖片，所述標識樣本圖片涵蓋多種不同的標識類型、顏色、大小和材質。
3.根據權利要求2所述的一種基于ai模型的標識設計方法，其特征在于，所述對收集的標識樣本圖片進行預處理，包括對收集的標識樣本圖片進行篩選和格式轉換，并調整標識樣本圖片為方形像素。
4.根據權利要求3所述的一種基于ai模型的標識設計方法，其特征在于，所述對收集的標識樣本圖片進行預處理，還包括對標識樣本圖片進行特征提取，根據提取的特征進行貼標簽，根據標簽內容將標識樣本圖片進行分類，并將標簽及其對應的標識樣本圖片的特征作為數據集。
5.根據權利要求4所述的一種基于ai模型的標識設計方法，其特征在于，所述構建ai模型，利用預處理后的標識樣本圖片對ai模型進行訓練調優(yōu)，得到ai標識設計模型，包括構建隨機森林模型，其中，通過構建多個決策樹并進行投票來進行識別，根據識別結果進行驗證。
6.根據權利要求5所述的一種基于ai模型的...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：王波，彭景花，錢磊，李錦樓，
申請(專利權)人：山東旭天標識工程有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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