网页采集器的自动识别算法(基于网页采集器的自动识别算法设计(一)-八维教育)

　　网页采集器的自动识别算法(基于网页采集器的自动识别算法设计(一)-八维教育)

　　网页采集器的自动识别算法基本上都是重建原图或者不重建原图加入相关算法，如3d重建，多帧重建等。以原图为基础，根据一定的特征去匹配是否有相同属性，然后生成类似信息的新图。提取相关方法也有很多，比如颜色匹配，气泡匹配，六度人脉匹配，地理信息匹配等。每种匹配方法都有自己的准则。原图采集到后，开发者根据程序去自己去找重要的目标信息吧。

　　实现的方法一般有几种：

　　1、需要收集业务的标准数据集，然后训练人工的attention机制来匹配相关的特征点，提取特征后再把特征融合到上位机处理进行数据分析。此方法优点是速度快，缺点是原始数据还原度不高。

　　2、需要开发者从大量的目标特征库中选择一些具有相似度的目标，提取特征用深度学习进行训练，最后用于上位机的识别。此方法优点是上位机速度快，缺点是不适合输入的尺寸太大。

　　3、上位机结合各类如陀螺仪、加速度计、gps等对目标进行测量建模，然后用globalmatrix相似度进行匹配匹配算法有很多，

　　他能还原很多：1，通过进行信息匹配。2，视觉感知和一些合理的图像颜色匹配。3，视觉图像信息库信息匹配。你的主要问题是有大量冗余信息，难以在上位机进行深度学习。回答如下：这类有大量冗余信息的数据库问题一般结合原始数据特征来提取。我简单做个示意示意，如下（这里简单的模拟了5个不同标注场景，这里是可以匹配的）一般包括物体的大小，颜色，高度，宽度，长度，重量，以及时间。好像还有四个特征，时间为脉冲-事件三元组。