[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的科技文獻圖像處理系統(tǒng)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010554533.X
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111814841A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 傅晨波;李一帆;余金隆;邱君瀚;岳昕晨;夏鎰楠
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08;G06T3/40;G06T11/40;G06F16/58;G06F16/28
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

一種基于深度學(xué)習(xí)的科技文獻圖像處理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)上傳及處理模塊，用于上傳文獻和圖像數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)存儲模塊，用于保存數(shù)據(jù)上傳及處理模塊處理完的數(shù)據(jù)；深度學(xué)習(xí)算法模塊，利用深度學(xué)習(xí)模型對數(shù)據(jù)進行處理；展示與評價模塊，對獲得的圖像進行美化和展示。本發(fā)明采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建相應(yīng)模塊，實現(xiàn)一個圖像處理系統(tǒng)，解決科研人員因科技文獻數(shù)量過多導(dǎo)致尋找和提取圖像困難的問題，支持批量上傳科技文獻并提取文獻內(nèi)所有圖像，便于科研人員分析和理解；為科研人員繪制文獻圖像提供色彩建議，有助于科研人員繪制出色彩豐富且合理的圖像；利用深度學(xué)習(xí)算法解決了之前需要手工設(shè)計尋找圖像特征的難點，有助于快速分析文獻圖像。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)、圖像處理，特別是涉及基于深度學(xué)習(xí)的科技文獻圖像處理系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著人工智能概念的普及和計算機技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)技術(shù)迎來了突破性進展。和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法相比，深度學(xué)習(xí)技術(shù)有著兩方面的優(yōu)勢：一是隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法難以提升性能，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)能隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加不斷提升其性能；二是傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法大多需要手動提取特征，科研人員面對不同問題需要設(shè)計不同的特征提取器，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以從數(shù)據(jù)中直接提取特征，這大大減少了科研人員的工作量。因此，深度學(xué)習(xí)成為大數(shù)據(jù)時代的熱點技術(shù)，目前大量科研人員對深度學(xué)習(xí)展開了研究和實踐工作。

科技文獻是科研人員展示最新研究結(jié)果的方式。隨著時代的進步和科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，公開發(fā)表的科技文獻數(shù)量呈現(xiàn)快速增長的趨勢?？蒲腥藛T能從科技文獻中獲得大量信息和數(shù)據(jù)，使其快速了解技術(shù)進展，但數(shù)量眾多的科技文獻對科研人員分析文獻信息帶來了巨大挑戰(zhàn)。科技文獻包含文本、實驗數(shù)據(jù)、圖表、引文等海量信息，即使是領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)人員也無法依靠手工方式篩選并獲取大量感興趣的信息，因此，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對文獻數(shù)據(jù)進行批量探索和研究逐漸成為了當前的研究熱點。

科技文獻中的圖像是科研人員閱讀文獻時關(guān)注的重點。撰寫科技文獻時，圖像質(zhì)量的好壞在一定程度上決定了文章能否被期刊錄用。文獻圖像以直觀的方式使讀者理解文章所敘述事物的形態(tài)及變化規(guī)律，補充文字敘述的不足，使其內(nèi)容表達的更合理、更完善。因此繪制一幅清晰直觀、色彩鮮明的圖像成為了研究人員撰寫科技文獻時的重點。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是針對目前科研人員需要大量手動獲得文獻圖像，且在繪圖時對色彩使用并不明確的情況，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的科技文獻圖像處理系統(tǒng)，實現(xiàn)批量獲得文獻圖像且美化圖像的目的。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下：

一種基于深度學(xué)習(xí)的科技文獻圖像處理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)上傳及處理模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、深度學(xué)習(xí)算法模塊和展示與評價模塊；

所述數(shù)據(jù)上傳及處理模塊實現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳及處理，批量導(dǎo)入科技文獻和上傳待處理圖像。導(dǎo)入文獻時，該模塊將自動把文獻轉(zhuǎn)換格式；上傳待處理圖像時，該模塊自動將圖像縮放大小至合適尺寸進行存儲；

所述數(shù)據(jù)存儲模塊采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲科技文獻和圖像，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具有使用方便、容易理解、易于維護等優(yōu)點，可以滿足海量科技文獻和圖像數(shù)據(jù)的存儲及讀??；

所述深度學(xué)習(xí)算法模塊利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)對科技文獻圖像的自動提取及對文獻圖像的自動上色；

所述展示與美化模塊為展示提取圖像結(jié)果和美化上色后的圖像，展示提取圖像結(jié)果是把從科技文獻中批量提取的圖像顯示出來，每張圖像下方都帶有相應(yīng)圖注和圖像對應(yīng)的類別標簽；美化上色后的圖像是根據(jù)深度學(xué)習(xí)算法模塊給出的顏色建議進行顏色調(diào)整并選擇相應(yīng)參數(shù)，得到色彩明顯、線條清晰的圖像。

進一步，所述深度學(xué)習(xí)算法模塊的實現(xiàn)包括如下步驟：