(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210823018.6 (22)申请日 2022.07.14 (71)申请人 彼图科技 （青岛） 有限公司 地址 266000 山东省青岛市 市南区银川西 路67、 69号E座107室 (72)发明人 刘攀　 (74)专利代理 机构 青岛华慧泽专利代理事务所 (普通合伙) 37247 专利代理师 孟令彩 (51)Int.Cl. G06V 10/20(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 20/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于块相似度的图像人工智能算法 (57)摘要 本发明涉及图像识别技术领域， 具体地说， 涉及一种基于块相似度的图像人工智能算法。 包 括： 准备步骤： 建立训练集和人工智 能训练程序 模型， 并设计成算 法API； 设计操作软件， 通过API 调用算法进行深度学习； 软件系统启动； 开启文 字信息获取； 开启图像面积占比获取； 开启颜色 信息区分识别； 开启图像相似度区分； 开启编号 生成； 开启数据保存； 完成系统启动。 本发明设计 通过预先设计基于块相似度的图像人工智能系 统， 按设定程序运行其算法流程， 最终可 以实现 识别相似度高的图像， 并将图像进行编号， 通过 编号识别不同的图像， 防止选取图像时出现失 误， 可以有效提高图像识别的效率。 权利要求书3页 说明书8页 附图7页 CN 114972709 A 2022.08.30 CN 114972709 A 1.一种基于块相似度的图像人工智能算法， 其特 征在于： 包括： 准备步骤： 首先建立训练集和人工智能训练程序模型， 并设计成算法API； 然后设计操 作软件系统， 即基于块相似度的图像人工智能系统， 软件系统通过API调用模型算法进 行深 度学习； 最后通过 软件系统实现基于块相似度的图像人工智能算法； 具体步骤如下： A、 软件系统启动； B、 开启文字信息获取， 用于获取图像中的文字信息； C、 开启图像面积占比获取， 用于获取图像中各个区域 面积的占比情况； D、 开启颜色信息区分识别， 用于获取图像中的颜色信息； E、 开启图像相似度区分， 用于对不同图像的相似度进行区分识别； F、 开启编号 生成， 用于将识别后的图像进行编号； G、 开启数据保存， 用于将编号后的图像信息进行保存； H、 完成系统启动。 2.根据权利要求1所述的基于块相似度的图像人工智能算法， 其特征在于： 所述准备步 骤中设计的操作软件系统， 即基于块相似度的图像人工智能系统， 包括相似图像识别区分 装置 （1） ， 所述相 似图像识别区分装置 （1） 内设置有并行的图像信息采集控制板 （2） 和图像 信息对比控制板 （3） ， 所述相似图像识别区分装置 （1） 通过通讯 网口电性连接有图像扫描设 备 （5） ， 所述相似图像识别区分装置 （1） 通过通讯网口电性连接有 数据库 （8） ， 所述相似图像 识别区分装置 （1） 通过通讯网口电性连接有计算机终端 （7） 。 3.根据权利要求2所述的基于块相似度的图像人工智能算法， 其特征在于： 所述图像信 息采集控制板 （2） 包括文字信息获取模块 （201） 、 图像面积占比获取模块 （202） 和 颜色信息 区分识别模块 （203） ； 所述颜色信息区分识别模块 （203） 电性连接于图像面积占比获取模块 （202） ， 所述图像面积占比获取模块 （202） 电性连接于文字信息获取模块 （201） ， 所述文字信 息获取模块 （201） 、 图像面积占比获取模块 （202） 和 颜色信息 区分识别模块 （203） 均电性连 接于图像信息采集控制板 （2） ， 所述图像信息采集控制板 （2） 电性连接于相似图像识别区分 装置 （1） ； 其中： 所述文字信息获取模块 （201） 用于获取图像中的文字信息； 所述图像面积占比获取模块 （202） 用于获取图像中各个区域 面积的占比情况； 所述颜色信息区分识别模块 （20 3） 用于获取图像中的颜色信息 。 4.根据权利要求2所述的基于块相似度的图像人工智能算法， 其特征在于： 所述图像信 息对比控制板 （3） 包括图像相似度区分模块 （301） 、 编号生成模块 （302） 和数据保存模块 （303） ； 所述数据 保存模块 （303） 电性连接于编号生成模块 （302） ， 所述编号生成模块 （302） 电性连接于图像相似度区分模块 （301） ， 所述图像相似度区分模块 （301） 、 编号生成模块 （302） 和数据保存模块 （303） 均电性连接于图像信息对比控制板 （3） ， 所述图像信息对比控 制板 （3） 电性连接 于相似图像识别区分装置 （1） ； 其中： 所述图像相似度区分模块 （3 01） 用于对不同图像的相似度进行区分识别； 所述编号 生成模块 （3 02） 用于将识别后的图像进行编号； 所述数据保存 模块 （303） 用于将编号后的图像信息进行保存。 5.根据权利要求2所述的基于块相似度的图像人工智能算法， 其特征在于： 所述相似图 像识别区分装置 （1） 通过电源接口电性连接有电源 （4） ， 所述电源 （4） 用于给相 似图像识别权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114972709 A 2区分装置 （1） 供电； 所述相似图像识别区分装置 （1） 还通过通讯网口电性连接有蜂鸣器 （6） ， 所述蜂鸣器 （6） 用于提醒使用者识别到多个完全相同的图像。 6.根据权利要求1所述的基于块相似度的图像人工智能算法， 其特征在于： 所述准备步 骤中， 软件系统通过API调用模型算法进行深度学习的具体训练流 程包括如下步骤： S1、 通过由大数据集训练深度 学习网络， 训练网络的特征表达和提取能力： 深度训练的 计算表达式为： ； 其中N(·)指深度学习网络； 指的是N个数据集图像块的集合， 指的是由一些列N 个训练集图片特 征 的集合； 通过网络学习学 得特征的提取能力， 用于提取图像数据的特 征块特征； S2、 提取到的特性块特征包括图像的空间及其分布信息： 包括但不仅限于图像特征的 平均值、 方差、 协方差、 局部特 征直方图； 其中， 协方差的表达式为： ； 其中， 特征的平均值表达式为： ； S3、 计算提取到的特征相似度计算： 使用的方法包括但不仅限于特征的相似距离计算： 欧式距离， 余弦距离， 马氏距离； 其中， 余弦距离公式如下： ； 其中， 马氏距离公式如下： ； 通过特征块的相似度计算， 特征相似度低的位置为与训练集图像的内容异常位置， 从 而得到结果。 7.根据权利要求1所述的基于块相似度的图像人工智能算法， 其特征在于： 所述步骤C 中， 开启图像面积占比获取的具体处 理流程包括如下步骤： C1、 开启网络连接； C2、 获取图像区域划分信息； C3、 计算每 个区域的面积占比。 8.根据权利要求1所述的基于块相似度的图像人工智能算法， 其特征在于： 所述步骤D 中， 开启颜色信息区分识别的具体处 理流程包括如下步骤：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114972709 A 3