AI技术实现图形轮廓的高效合并主要依赖于深度学习和计算机视觉领域的算法。以下是一些关键步骤和技术：
1. 预处理：首先，需要对输入的图像进行预处理，包括去噪、归一化、增强等操作，以提高后续处理的效果。
2. 特征提取：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）从原始图像中提取特征。这些特征可以用于描述图像中的关键点、边缘等信息。
3. 关键点检测：通过关键点检测算法（如SIFT、SURF、ORB等），在图像中检测出关键点的位置和尺度信息。这些关键点是后续轮廓合并的基础。
4. 轮廓生成：根据关键点信息，使用轮廓生成算法（如Hough变换、SVM等）生成图像中各个对象的轮廓。这些轮廓可以是简单的直线或曲线，也可以是更复杂的形状。
5. 轮廓匹配：将多个对象的轮廓进行匹配，找到它们之间的重叠部分。这可以通过计算轮廓之间的距离、角度等特征来实现。
6. 轮廓融合：将匹配后的轮廓进行融合，形成一个新的轮廓。这可以通过计算轮廓之间的相似度、权重等参数来实现。常用的融合方法有加权平均法、投票法等。
7. 优化与调整：根据实验结果，对融合后的轮廓进行调整，以提高其准确性和鲁棒性。这可能包括调整权重、优化融合策略等。
8. 输出结果：将最终的轮廓作为输出结果，用于后续的分析和处理。
总之，AI技术实现图形轮廓的高效合并需要经过多个步骤，包括预处理、特征提取、关键点检测、轮廓生成、轮廓匹配、轮廓融合和优化调整等。这些步骤共同保证了最终结果的准确性和鲁棒性。
