【专利书写格式样本】在进行专利申请时，撰写一份结构清晰、内容完整的专利文件是至关重要的。专利的书写不仅关系到技术内容的准确表达，还直接影响专利的审查结果和法律保护范围。因此，掌握标准的专利书写格式对于发明人或代理人来说是非常必要的。

以下是一份典型的专利书写格式样本，适用于发明专利申请。虽然不同国家和地区的专利局可能在细节上有所差异，但基本结构大致相同。

一、标题（Title）

一种基于人工智能的图像识别系统及其方法

说明：标题应简洁明了，能够概括发明的核心内容，同时避免使用过于宽泛或模糊的词汇。

二、技术领域（Technical Field）

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的图像识别系统及其方法，可用于人脸识别、物体检测、场景分析等应用场景。

说明：此部分应明确指出发明所属的技术领域，并简要描述其应用方向。

三、背景技术（Background Art）

目前，图像识别技术广泛应用于安防监控、智能设备、医疗影像分析等领域。传统的图像识别方法主要依赖于人工设计特征提取算法，如SIFT、HOG等，这些方法在复杂环境下识别精度较低，且难以适应多样化的图像数据。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像识别方法逐渐成为主流。然而，现有技术中仍存在模型训练成本高、推理速度慢、对小样本数据适应性差等问题。

因此，亟需一种更加高效、准确且适应性强的图像识别系统和方法。

说明：该部分应客观描述现有技术的不足，并引出本发明的必要性。

四、发明内容（Summary of the Invention）

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的图像识别系统及其方法，以解决现有技术中识别精度低、适应性差的问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

1. 构建一个轻量级的卷积神经网络模型，通过引入注意力机制提升关键特征的提取能力；

2. 引入迁移学习策略，使模型能够在少量样本下快速收敛；

3. 设计一种多模态融合模块，结合图像与文本信息，提高识别准确性；

4. 提供一种高效的推理引擎，支持多种硬件平台部署。

本发明具有结构简单、识别速度快、适应性强等优点，可广泛应用于各类智能识别系统中。

说明：此部分应清晰阐述发明的技术方案及所解决的技术问题。

五、附图说明（Description of Drawings）

图1为本发明系统架构图；

图2为本发明图像识别流程图；

图3为本发明模型结构示意图。

说明：应列出所有附图的名称，并简要说明每幅图的内容。

六、具体实施方式（Detailed Description of the Preferred Embodiments）

以下将结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明：

- 步骤一：数据预处理

对输入图像进行归一化处理，并根据实际需求进行裁剪、旋转等操作。

- 步骤二：特征提取

使用构建的轻量级CNN模型对图像进行特征提取，其中引入了通道注意力机制以增强关键区域的权重。

- 步骤三：模型训练

采用迁移学习的方式，在大规模数据集上进行预训练，再在目标数据集上进行微调。

- 步骤四：多模态融合

将图像特征与文本信息进行融合，利用双流网络结构提升整体识别效果。

- 步骤五：模型部署

将训练完成的模型部署至边缘计算设备或云端服务器，支持实时识别任务。

说明：此部分应详细描述发明的实施过程，包括各模块的功能和实现方式。

七、权利要求书（Claims）

1. 一种基于人工智能的图像识别系统，其特征在于，包括图像采集模块、特征提取模块、多模态融合模块以及识别输出模块。

2. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述特征提取模块采用轻量级卷积神经网络，并引入注意力机制。

3. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多模态融合模块结合图像与文本信息，提升识别准确率。

4. 一种图像识别方法，包括图像预处理、特征提取、模型训练、多模态融合及识别输出步骤。

5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述模型训练采用迁移学习策略，以提高模型泛化能力。

说明：权利要求书是专利文件中最核心的部分，应明确界定发明的保护范围。

八、摘要（Abstract）

本发明公开了一种基于人工智能的图像识别系统及其方法，旨在提高图像识别的准确性和适应性。该系统包括图像采集、特征提取、多模态融合和识别输出模块，采用轻量级卷积神经网络和迁移学习技术，具备良好的性能表现和广泛应用前景。

以上内容为一份标准的专利书写格式样本，可根据具体发明内容进行调整和补充。在撰写过程中，应注意语言的专业性、逻辑的严谨性以及权利要求的明确性，以确保专利申请的成功率。