一种基于AI模型的标识设计方法及系统与流程

本发明涉及技术图片处理领域，尤其是涉及一种基于ai模型的标识设计方法及系统。

背景技术：

1、ai模型，全称为人工智能模型，是指利用人工智能算法和技术构建的能够模拟人类智能的计算机系统。它通过学习和训练来识别和理解输入的信息，然后作出相应的决策或输出。ai模型的基本原理是基于大量的训练数据和多个层次的神经网络结构。ai模型可以分为无监督学习和监督学习两种类型。无监督学习是指在没有标签或指导的情况下，模型通过对数据的分析和归纳来发现数据中的模式和规律。监督学习则是在给定标签的数据集上进行训练，通过比对输入数据和对应标签的差异来优化模型参数，实现分类、回归等任务。ai模型可以应用于各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频识别、机器翻译等。在自然语言处理领域，模型可以用于文本分类、情感分析等任务；在计算机视觉领域，模型可以用于图像识别、目标检测等任务；在音频识别领域，模型可以用于语音识别、声纹识别等任务；在机器翻译领域，模型可以用于将一种语言翻译成另一种语言。

2、现有技术中，关于标识设计往往采用人工设计的方式进行，尚未出现将ai模型和标识设计相结合的方法研究，因此亟需一种基于ai模型的标识设计方法及系统。

技术实现思路

1、为了解决上述提到的问题，本发明提供一种基于ai模型的标识设计方法及系统。

2、第一方面，本发明提供的一种基于ai模型的标识设计方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于ai模型的标识设计方法，包括：

4、收集标识样本图片；

5、对收集的标识样本图片进行预处理；

6、构建ai模型，利用预处理后的标识样本图片对ai模型进行训练调优，得到ai标识设计模型。

7、进一步地，所述收集标识样本图片，包括通过标识系统相关网站及相关杂志期刊多渠道获取市面上常见标识的样本图片，所述标识样本图片涵盖多种不同的标识类型、颜色、大小和材质。

8、进一步地，所述对收集的标识样本图片进行预处理，包括对收集的标识样本图片进行筛选和格式转换，并调整标识样本图片为方形像素。

9、进一步地，所述对收集的标识样本图片进行预处理，还包括对标识样本图片进行特征提取，根据提取的特征进行贴标签，根据标签内容将标识样本图片进行分类，并将标签及其对应的标识样本图片的特征作为数据集。

10、进一步地，所述构建ai模型，利用预处理后的标识样本图片对ai模型进行训练调优，得到ai标识设计模型，包括构建随机森林模型，其中，通过构建多个决策树并进行投票来进行识别，根据识别结果进行验证。

11、进一步地，所述通过构建多个决策树并进行投票来进行识别，包括确定要构建的决策树数量，对于每棵决策树，从数据集中随机抽取一个子集，并在这个子集上训练决策树，在构建每棵决策树时，随机选择一部分特征作为候选分裂特征。

12、进一步地，所述构建ai模型，利用预处理后的标识样本图片对ai模型进行训练调优，还包括将预处理后的标识样本图片作为数据集，将数据集分为训练集和验证集，使用训练集对随机森林模型进行训练，在训练过程中，每棵决策树都根据所选的子集和特征进行训练，使用验证集评估模型的表现，防止过拟合，并通过调整随机森林的参数优化模型的性能。

13、第二方面，一种基于ai模型的标识设计系统，包括：

14、数据获取模块，被配置为，收集标识样本图片；

15、预处理模块，被配置为，对收集的标识样本图片进行预处理；

16、模型处理模块，被配置为，构建ai模型，利用预处理后的标识样本图片对ai模型进行训练调优，得到ai标识设计模型。

17、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种基于ai模型的标识设计方法。

18、第四方面，本发明提供一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种基于ai模型的标识设计方法。

19、综上所述，本发明具有如下的有益技术效果：

20、本发明通过上述技术方案，利用先进的人工智能技术，能够快速、准确地进行标识图片识别和分类，具有精度高、实时性强的优点。

技术特征：

1.一种基于ai模型的标识设计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai模型的标识设计方法，其特征在于，所述收集标识样本图片，包括通过标识系统相关网站及相关杂志期刊多渠道获取市面上常见标识的样本图片，所述标识样本图片涵盖多种不同的标识类型、颜色、大小和材质。

3.根据权利要求2所述的一种基于ai模型的标识设计方法，其特征在于，所述对收集的标识样本图片进行预处理，包括对收集的标识样本图片进行筛选和格式转换，并调整标识样本图片为方形像素。

4.根据权利要求3所述的一种基于ai模型的标识设计方法，其特征在于，所述对收集的标识样本图片进行预处理，还包括对标识样本图片进行特征提取，根据提取的特征进行贴标签，根据标签内容将标识样本图片进行分类，并将标签及其对应的标识样本图片的特征作为数据集。

5.根据权利要求4所述的一种基于ai模型的标识设计方法，其特征在于，所述构建ai模型，利用预处理后的标识样本图片对ai模型进行训练调优，得到ai标识设计模型，包括构建随机森林模型，其中，通过构建多个决策树并进行投票来进行识别，根据识别结果进行验证。

6.根据权利要求5所述的一种基于ai模型的标识设计方法，其特征在于，所述通过构建多个决策树并进行投票来进行识别，包括确定要构建的决策树数量，对于每棵决策树，从数据集中随机抽取一个子集，并在这个子集上训练决策树，在构建每棵决策树时，随机选择一部分特征作为候选分裂特征。

7.根据权利要求6所述的一种基于ai模型的标识设计方法，其特征在于，所述构建ai模型，利用预处理后的标识样本图片对ai模型进行训练调优，还包括将预处理后的标识样本图片作为数据集，将数据集分为训练集和验证集，使用训练集对随机森林模型进行训练，在训练过程中，每棵决策树都根据所选的子集和特征进行训练，使用验证集评估模型的表现，防止过拟合，并通过调整随机森林的参数优化模型的性能。

8.一种基于ai模型的标识设计系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如权利要求1所述的一种基于ai模型的标识设计方法。

10.一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1所述的一种基于ai模型的标识设计方法。

技术总结
本发明涉及技术图片处理领域，尤其是涉及一种基于AI模型的标识设计方法及系统。所述方法，包括收集标识样本图片；对收集的标识样本图片进行预处理；构建AI模型，利用预处理后的标识样本图片对AI模型进行训练调优，得到AI标识设计模型。本发明通过上述技术方案，利用先进的人工智能技术，能够快速、准确地进行标识图片识别和分类，具有精度高、实时性强的优点。

技术研发人员：王波,彭景花,钱磊,李锦楼
受保护的技术使用者：山东旭天标识工程有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/16