提出一種基于圖像識(shí)別的“線上申請(qǐng)+站點(diǎn)投放”的社區(qū)舊衣物回收模式，并設(shè)計(jì)了一款社區(qū)舊衣物回收管理系統(tǒng)。用戶可以通過(guò)識(shí)別二維碼圖像獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)入該系統(tǒng)進(jìn)行舊衣物回收申請(qǐng)。文章詳細(xì)分析了舊衣物回收管理系統(tǒng)的功能需求，重點(diǎn)闡述了具體的模塊劃分和詳細(xì)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)。提出的舊衣物回收管理模式能夠使社區(qū)舊衣物回收更便捷，用戶操作簡(jiǎn)單方便。關(guān)鍵詞：舊衣物回收管理系統(tǒng)；數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)；E-R圖；圖像識(shí)別；線上申請(qǐng)+站點(diǎn)投放中圖分類號(hào)：TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章

集圖像并進(jìn)行圖像識(shí)別處理，確定跟蹤目標(biāo)，然后通過(guò)Arduino控制器控制小車自動(dòng)跟隨目標(biāo)運(yùn)動(dòng)。小車同時(shí)具備避障功能，可以在跟隨過(guò)程中自動(dòng)避開(kāi)障礙物。設(shè)計(jì)主要由OpenMV圖像處理模塊和基于Arduino的智能小車兩部分組成。OpenMV圖像處理模塊實(shí)現(xiàn)圖像的采集，目標(biāo)的識(shí)別和跟蹤算法的生成?；贏rduino 的智能小車按照算法控制兩臺(tái)直流電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，以及通過(guò)紅外傳感器和超聲波傳感器感知障礙物實(shí)現(xiàn)自動(dòng)避障。設(shè)計(jì)可用于幫助工作人員攜帶更多更重的工具或者戶外活動(dòng)

控方法。利用圖像識(shí)別技術(shù)，開(kāi)發(fā)出適用于復(fù)雜電磁場(chǎng)環(huán)境下光強(qiáng)度變化監(jiān)控系統(tǒng)，并有效應(yīng)用于測(cè)試中對(duì)車輛燈具工作狀態(tài)監(jiān)控的各個(gè)場(chǎng)景。【關(guān)鍵詞】圖像識(shí)別；動(dòng)態(tài)車燈；光色識(shí)別；電磁屏蔽中圖分類號(hào)：U463.65? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? 文章編號(hào)：1003-8639（ 2023 ）09-0066-04Research and Application of Intelligent Light Intensity Testing andMonitoring Syste

t;中藥材;圖像識(shí)別中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0 引言（Introduction）我國(guó)是中藥材的發(fā)源地，藥材資源豐富，并且95%以上的中藥材為植物藥材。中藥歷經(jīng)數(shù)千年發(fā)展，展現(xiàn)了它強(qiáng)大的生命力和我國(guó)醫(yī)藥特色優(yōu)勢(shì)。新型冠狀病毒感染暴發(fā)以來(lái)，中醫(yī)藥一直在抗擊感染中發(fā)揮了重要作用，一些中醫(yī)藥療法在病例的救治和康復(fù)中起到良好效果。因此，我們要堅(jiān)定不移地推動(dòng)中醫(yī)藥的發(fā)展。目前，傳統(tǒng)圖像處理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均可用于中藥材識(shí)別。孫鑫等[1]通過(guò)構(gòu)建白薇等50種

5;牛個(gè)體;圖像識(shí)別;輕量級(jí)中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0 引言（Introduction）隨著我國(guó)整體生活水平的提高，人們對(duì)牛肉制品和牛奶制品的需求日益增大，快速有效地進(jìn)行牲畜個(gè)體身份識(shí)別是開(kāi)展精細(xì)化飼養(yǎng)、牲畜體征監(jiān)測(cè)、畜產(chǎn)品溯源工作的基礎(chǔ)。目前，識(shí)別牛個(gè)體圖像的方法主要有接觸式識(shí)別和非接觸式機(jī)器視覺(jué)識(shí)別兩種。接觸式識(shí)別方法又可以分為永久性識(shí)別法（Permanent Identification Methodology，PIM）、半永久性識(shí)別法

于模型遷移的圖像識(shí)別方法，該方法能夠在簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)思路的同時(shí)極大地提升卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。此外還在三個(gè)小型圖片集上進(jìn)行了多次模型訓(xùn)練和對(duì)比分析。研究結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試集準(zhǔn)確率均得到顯著提升。關(guān)鍵詞：圖像識(shí)別；深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遷移學(xué)習(xí)；預(yù)訓(xùn)練模型中圖分類號(hào)：TP391.4 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）14-0057-04Research on Convolutional Neural N

用于快遞包裝圖像識(shí)別的性能優(yōu)越，也為圖像識(shí)別技術(shù)在智慧物流行業(yè)提供技術(shù)經(jīng)驗(yàn)。關(guān)鍵詞：深度殘差網(wǎng)絡(luò)；圖像識(shí)別；融合算法；快遞包裝中圖法分類號(hào)：TP18；F259.2 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）14-0061-06Research on Fusion Algorithm of Express Packaging Recognition Based on Improved Deep Residual NetworkSHAO

；算法改進(jìn)；圖像識(shí)別0 引言作為一項(xiàng)重要可用于恢復(fù)樣品高分辨率和相位的技術(shù)，近幾年來(lái)傅里葉疊層成像（FP） 取得顯著進(jìn)步[1，2]。樣品高分辨率成像在大視場(chǎng)下完成的主要原因是具有相對(duì)較為簡(jiǎn)單的運(yùn)行設(shè)施及FP 技術(shù)所需算法，實(shí)現(xiàn)的功能還包括三維重聚焦[3，4]。在處理稀疏矩陣時(shí)應(yīng)用協(xié)同過(guò)濾算法，該算法基于內(nèi)存分析完成建立，所以系統(tǒng)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)及高效運(yùn)行均不能得到充分有效保障，此問(wèn)題需將新算法引入完成處理，將原傳統(tǒng)算法進(jìn)行改進(jìn)。在推薦算法中早已應(yīng)用SVD 技術(shù)，表

術(shù)和基于書(shū)脊圖像識(shí)別的圖書(shū)精確定位技術(shù)。智能圖書(shū)盤點(diǎn)機(jī)器人可以有效減輕圖書(shū)館員的工作量，大大減少讀者找書(shū)時(shí)間。圖書(shū)盤點(diǎn)機(jī)器人在圖書(shū)館的應(yīng)用將會(huì)提升圖書(shū)館的創(chuàng)新服務(wù)能力，提高圖書(shū)館智能化水平，有助于推進(jìn)智慧圖書(shū)館的建設(shè)進(jìn)程。關(guān)鍵詞：圖書(shū)館；機(jī)器人；圖書(shū)盤點(diǎn)；射頻識(shí)別；圖像識(shí)別中圖分類號(hào)：TP18? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： Ａ0 引言隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，智慧圖書(shū)館將成為圖書(shū)館發(fā)展的新形態(tài)。智慧圖書(shū)館的服務(wù)愿景之一是服務(wù)手段智能化，以機(jī)器人為

通事件檢測(cè) 圖像識(shí)別 高速安全AI 分析 高速通行中圖法分類號(hào)U458? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A１ 引言２０２２ 年１２ 月２９ 日，隨著廣西壯族自治區(qū)田林至西林、南丹至天峨高速公路正式通車運(yùn)營(yíng)，標(biāo)志著廣西西林縣和天峨縣將結(jié)束不通高速公路的歷史，同時(shí)實(shí)現(xiàn)縣縣通高速。至此，廣西高速公路運(yùn)營(yíng)總里程突破８０００ 千米。隨著廣西高速路網(wǎng)的突破性發(fā)展，高速公路上出現(xiàn)交通事故的局勢(shì)也越來(lái)越嚴(yán)峻，許多高速公路運(yùn)營(yíng)公司由于未及時(shí)發(fā)現(xiàn)及處理高速公路事件，導(dǎo)致事故沒(méi)有得到及時(shí)妥善處置

通事件檢測(cè) 圖像識(shí)別 高速安全AI 分析 高速通行中圖法分類號(hào)U458? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A１ 引言２０２２ 年１２ 月２９ 日，隨著廣西壯族自治區(qū)田林至西林、南丹至天峨高速公路正式通車運(yùn)營(yíng)，標(biāo)志著廣西西林縣和天峨縣將結(jié)束不通高速公路的歷史，同時(shí)實(shí)現(xiàn)縣縣通高速。至此，廣西高速公路運(yùn)營(yíng)總里程突破８０００ 千米。隨著廣西高速路網(wǎng)的突破性發(fā)展，高速公路上出現(xiàn)交通事故的局勢(shì)也越來(lái)越嚴(yán)峻，許多高速公路運(yùn)營(yíng)公司由于未及時(shí)發(fā)現(xiàn)及處理高速公路事件，導(dǎo)致事故沒(méi)有得到及時(shí)妥善處置

理；單片機(jī)；圖像識(shí)別中圖分類號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0 引言隨著現(xiàn)代科學(xué)信息技術(shù)的飛速進(jìn)步以及我國(guó)居民生活條件的改善，汽車總量規(guī)模不斷擴(kuò)大，停車位的需求量也與日俱增，停車場(chǎng)車位不足的問(wèn)題越來(lái)越突出。停車場(chǎng)智能化管理具有較強(qiáng)的必要性與現(xiàn)實(shí)意義［1］。傳統(tǒng)的停車場(chǎng)需要人工管理，效率低，安全性差。采用圖像識(shí)別技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)停車自動(dòng)化、智能化管理［2］，既可以節(jié)省資源，也可以提高管理效率［3］。本文設(shè)計(jì)的停車場(chǎng)信息管理系統(tǒng)基于圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，能夠自動(dòng)識(shí)別駛?cè)牒?/div>

無(wú)線互聯(lián)科技 2023年9期2023-07-20

；異常檢測(cè)；圖像識(shí)別中圖分類號(hào)：TM711;TP391文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1001-5922（2023）06-0136-04Experimental comparison of image anomaly recognition techniques by unmanned aerial vehicle （UAV） tower inspection? based on transfer learningHU Minghui（EPTC （Beijing）

的識(shí)別一直是圖像識(shí)別領(lǐng)域的重點(diǎn)，為了更好地對(duì)圖像中動(dòng)物進(jìn)行識(shí)別、幫助社會(huì)對(duì)家庭寵物的管理，本論述提出一種基于ACNet模塊和 CBAM 注意力機(jī)制模塊而改進(jìn)的 ACResNet18模型用來(lái)識(shí)別貓狗種類，通過(guò)非對(duì)稱卷積快增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型的核骨架，實(shí)現(xiàn)更有效的特征提取，引入 CBAM 注意力機(jī)制加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別精度，能夠更精確地對(duì)圖像中貓狗進(jìn)行識(shí)別和分類。本次實(shí)驗(yàn)使用 Kaggle 競(jìng)賽中的貓狗數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像識(shí)別，并通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了相比于原模型，改進(jìn)后的模型準(zhǔn)確率

巡檢機(jī)器人；圖像識(shí)別；深度學(xué)習(xí)；目標(biāo)識(shí)別中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2023）14-0015-00隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的不斷提升，電力逐漸成為國(guó)家能源支柱產(chǎn)業(yè)，使得變電站得到了高速發(fā)展[1-2]。因?yàn)樽冸娬緝?nèi)電力設(shè)備均暴露在外界環(huán)境下，歷經(jīng)風(fēng)吹日曬后，極易出現(xiàn)電力故障，為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)變電設(shè)備故障，保障其運(yùn)行安全，需要在變電站內(nèi)開(kāi)展巡檢作業(yè)[3-4]。傳統(tǒng)的巡檢方式主要為人工巡檢，難以高效完成標(biāo)準(zhǔn)化巡檢流程，易出現(xiàn)漏檢、誤檢

人工智能中的圖像識(shí)別技術(shù)，輔助攝像頭、重力傳感器、顯示屏、語(yǔ)音播報(bào)等設(shè)備構(gòu)成的智能電子秤，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水果種類的識(shí)別、自動(dòng)稱重計(jì)價(jià)、語(yǔ)音播報(bào)和顯示，解決了傳統(tǒng)水果電子秤稱重、支付方式的不足，減輕了人力讓生活更智能?；跇?shù)莓派的智能電子秤由于低成本、易部署的特點(diǎn)，可以廣泛用于生活領(lǐng)域。關(guān)鍵詞：樹(shù)莓派；圖像識(shí)別；稱重傳感器中圖分類號(hào)：TP391.41 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0 引言基于樹(shù)莓派的智能水果識(shí)別系統(tǒng)在商場(chǎng)領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)比較成熟，但在小超市等水果銷售中還有很大的

要：文章基于圖像識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)一款可移動(dòng)的智能垃圾清潔分類小車，該小車能夠在行進(jìn)過(guò)程中自動(dòng)識(shí)別垃圾，實(shí)現(xiàn)垃圾清潔分類。以Arduino mega 2560為主控板，借助K210圖像識(shí)別裝置，采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法對(duì)垃圾圖像進(jìn)行識(shí)別與分類，并在液晶屏上顯示識(shí)別與分類結(jié)果，語(yǔ)音提醒垃圾桶裝滿信息。測(cè)試結(jié)果表明，該文設(shè)計(jì)的智能垃圾分類小車識(shí)別分類準(zhǔn)確率高，運(yùn)行平穩(wěn)順暢。關(guān)鍵詞：圖像識(shí)別；智能小車；垃圾分類中圖分類號(hào)：TP391.4；X705 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?

penMV；圖像識(shí)別中圖分類號(hào)：TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2023）01-0142-03Design of Delivery UAV for Material Distribution under the Environment of Epidemic SituationZHANG Yiming（Jiangnan University， Wuxi? 214122， China）Abstract： The outbreak o

；百度飛槳；圖像識(shí)別中圖分類號(hào)：G434? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 論文編號(hào)：1674-2117（2023）09-0079-04目前，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域有多種圖像分類模型，如ResNet、MobileNet、LeNet等，這些模型在不同的圖像識(shí)別場(chǎng)景下發(fā)揮不同的作用。那么，不同網(wǎng)絡(luò)模型在結(jié)構(gòu)上有什么差異？哪些模型識(shí)別速度更快準(zhǔn)確率更高？哪些模型更輕量更適合部署在移動(dòng)端？為了弄清這些問(wèn)題，筆者在實(shí)際教學(xué)過(guò)程中進(jìn)行了一系列探索并發(fā)現(xiàn)，如果只是講解理論，對(duì)于初次接觸深度

：高空瞭望；圖像識(shí)別；預(yù)警在現(xiàn)代城市安全防護(hù)中，智能圖像監(jiān)控已經(jīng)成為重要的組成元素，是打造“數(shù)字城市”的關(guān)鍵一環(huán)?！案呖詹t望”屬于一種傳統(tǒng)的城市防范思路，在工業(yè)化發(fā)展下，其也被賦予新的理念。基于該思路，融合先進(jìn)科技，達(dá)到區(qū)域全景覆蓋的效果。1高空瞭望圖像智能識(shí)別高空瞭望技術(shù)通常是指在超過(guò)30m的高空，安設(shè)高倍的監(jiān)控設(shè)備，可對(duì)幾百米乃至數(shù)千米范圍內(nèi)的事物進(jìn)行監(jiān)控。該項(xiàng)技術(shù)具有遠(yuǎn)程、全天候等特點(diǎn)，近年來(lái)多用在交通、電力與公安等領(lǐng)域。智能圖像識(shí)別則基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)

季偉關(guān)鍵詞：圖像識(shí)別；目標(biāo)檢測(cè)；評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)1引言目前，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域成為各學(xué)科融合熱門，伴隨計(jì)算機(jī)算力的提升，深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步發(fā)展，并基于深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別，在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)步。但大家似乎都邁入了一個(gè)誤區(qū)：圖像識(shí)別相當(dāng)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)或者僅僅是對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單處理。相較于大眾認(rèn)知，圖像識(shí)別不僅僅等同于對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，它是一個(gè)寬泛的領(lǐng)域。本文首先探討圖像識(shí)別的任務(wù)分類，并對(duì)圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行介紹。算法的研究基于圖像識(shí)別的可行性，以及如何判斷圖像識(shí)別效

，深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別相關(guān)技術(shù)得到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注與應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別已成為推動(dòng)工業(yè)4.0 和雙碳目標(biāo)的重要實(shí)施路徑。目前,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、文本分析、知識(shí)圖譜、圖像識(shí)別、視頻分析等諸多領(lǐng)域。為了及時(shí)、集中地反應(yīng)我國(guó)深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別領(lǐng)域取得的最新技術(shù)及應(yīng)用成果，《電子技術(shù)應(yīng)用》擬在2022 年第10 期出版“深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別”專欄，歡迎深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別及相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者、科研人員踴躍投稿！1.專欄特約主編朱小燕 清華大學(xué) 教授利

水平的發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為信息時(shí)代下的常規(guī)技術(shù)之一，并在生活實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用。其主要通過(guò)計(jì)算機(jī)完成物理信息和物理數(shù)據(jù)的識(shí)別，通過(guò)對(duì)信息的獲取、處理及辨別，最終將圖像信息應(yīng)用于特定領(lǐng)域。現(xiàn)如今，圖像識(shí)別技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中已經(jīng)擁有著廣泛的空間，如人臉識(shí)別、指紋識(shí)別等，其后續(xù)將在醫(yī)療領(lǐng)域、信息搜集領(lǐng)域、質(zhì)量控制領(lǐng)域、安全檢查領(lǐng)域等得到廣泛應(yīng)用。計(jì)算機(jī)技術(shù)以及微電子技術(shù)的發(fā)展萌生了圖像識(shí)別技術(shù)，并在人工智能領(lǐng)域中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，具有廣闊的發(fā)展空間

的快速發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)受到了更多領(lǐng)域的關(guān)注。圖像識(shí)別技術(shù)的產(chǎn)生以及更新成為當(dāng)下十分重要的發(fā)展方向,同時(shí)表現(xiàn)出了良好的發(fā)展前景,在信息收集、醫(yī)療以及產(chǎn)品安全等方面,都已經(jīng)開(kāi)始廣泛運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù),發(fā)揮了非常大的作用。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),圖像識(shí)別技術(shù)即是依托于計(jì)算機(jī)結(jié)合對(duì)象目標(biāo)處理系統(tǒng)前端捕獲圖片,在現(xiàn)代人們?nèi)粘Ｉ钪幸灿兄毡榈倪\(yùn)用,比如說(shuō)條形碼識(shí)別、指紋識(shí)別等。另外,隨著我國(guó)全面進(jìn)入到信息化時(shí)代,圖像識(shí)別技術(shù)成為了一項(xiàng)十分重要的技術(shù)手段,作為時(shí)代發(fā)展下的產(chǎn)物,圖像

行提供便利。圖像識(shí)別技術(shù)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有了廣泛的應(yīng)用,如利用指紋、面部特征識(shí)別身份信息、快速搜索圖片、監(jiān)測(cè)環(huán)境等。圖形識(shí)別是在圖形特征的基礎(chǔ)之上,通過(guò)算法在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行快速識(shí)別的技術(shù)。在此背景下,文中首先簡(jiǎn)要介紹圖片識(shí)別的基本原理,然后對(duì)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)展開(kāi)分析,最后重點(diǎn)分析了圖形識(shí)別的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。0 引言圖像識(shí)別,顧名思義,就是對(duì)采取到的圖片信息進(jìn)行處理,根據(jù)圖像的特征進(jìn)行識(shí)別。作為人工智能的代表技術(shù)之一,圖像識(shí)別與人們的生活息息相關(guān),包括人臉掃描、指紋識(shí)

的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也不斷朝著智能化的方向發(fā)展。特別是在一些識(shí)別難度較大的環(huán)境中，這種技術(shù)可以取代傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方式，客觀且準(zhǔn)確地完成圖像識(shí)別。因此，本課題研究具有十分重要的意義。1 人工智能中的圖像識(shí)別技術(shù)原理和過(guò)程1.1 技術(shù)原理人工智能中的圖像識(shí)別技術(shù)，其原理復(fù)雜程度不高，與肉眼識(shí)別相比，二者并無(wú)明顯的差異，僅在過(guò)程上有所差別。圖像識(shí)別技術(shù)在識(shí)別圖片時(shí)，會(huì)通過(guò)掃描的方式運(yùn)用人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)提取圖像特點(diǎn)，然后在數(shù)據(jù)庫(kù)中找出與之類似的圖像，最終

眾的生活。將圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到電力信息化建設(shè)中，有助于電力信息化建設(shè)向著結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化、科學(xué)化的方向發(fā)展，對(duì)電力信息化建設(shè)勢(shì)必起到極大的促進(jìn)作用。二、圖像識(shí)別技術(shù)概述圖像識(shí)別技術(shù)是基于圖像識(shí)別算法對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別并提取出圖像有效信息的技術(shù)。借助于圖像識(shí)別技術(shù)能夠提升識(shí)別效率與準(zhǔn)確度，并在各行各業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。為了使圖像識(shí)別的精度得到保障，必須要規(guī)范圖像識(shí)別的流程。準(zhǔn)備工作。獲取圖像是圖像識(shí)別的前提，為了確保獲取高質(zhì)量、畫(huà)質(zhì)清晰的圖像，需要通過(guò)攝像機(jī)或?qū)?/div>

中國(guó)信息化 2021年10期2021-10-23

1)0 引言圖像識(shí)別主要通過(guò)強(qiáng)大的計(jì)算能力，對(duì)多源、大量圖數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化地分析和理解，涉及統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、神經(jīng)生物等學(xué)科。圖像識(shí)別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、遙感、鐵路、交通等各大領(lǐng)域，有效的圖像識(shí)別可以極大地提高生產(chǎn)效率。在圖像識(shí)別實(shí)際應(yīng)用中，往往需要對(duì)大量圖像進(jìn)行識(shí)別，其算法的運(yùn)行效率以及穩(wěn)定和有效性已經(jīng)成為該領(lǐng)域亟需提高的方向。當(dāng)前，圖像識(shí)別技術(shù)主要圍繞圖像多種特征屬性建立相關(guān)識(shí)別算法。HARZALLAH等[1]提出一種圖像分類和對(duì)象定位相組合方法,該方

2.436.圖像識(shí)別是一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，在這個(gè)環(huán)節(jié)中包含著多個(gè)不同的步驟，每一個(gè)步驟對(duì)于識(shí)別的結(jié)果都有重要的影響，決定著電力設(shè)備檢測(cè)工作能否順利進(jìn)行下去。Hayes, J. M., Freeman, K. H., Popp, B. N., and Hoham, C. H., 1990. Compound-specific isotopic analyses: A novel tool for reconstruction of ancient bioge

在快速發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)因此受到關(guān)注和重視。實(shí)際的發(fā)展過(guò)程中，圖像識(shí)別技術(shù)在不斷更新和進(jìn)步，被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，比如產(chǎn)品安全、信息收集、醫(yī)療等領(lǐng)域進(jìn)行了應(yīng)用，同時(shí)，對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)越來(lái)越依賴。圖像識(shí)別技術(shù)是根據(jù)相應(yīng)目標(biāo)，進(jìn)行處理計(jì)算機(jī)所捕獲的相應(yīng)系統(tǒng)前端的圖片信息，這里包括條碼、指紋等識(shí)別產(chǎn)生的信息，這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用非常廣泛，對(duì)讓人們的日常生活和工作安全性得到了有效保障。所以，進(jìn)行圖像識(shí)別技術(shù)的研究具有重要意義和作用。1 圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展圖像識(shí)別技術(shù)屬于人工

助計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像識(shí)別。所謂的數(shù)字化處理方式，其實(shí)就是將模擬的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息，因此現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)脫離了原本的線性處理窠臼，可以廣泛地運(yùn)用到各行業(yè)各領(lǐng)域當(dāng)中去。現(xiàn)階段可以運(yùn)用在圖像識(shí)別方面的技術(shù)有3種，一種是統(tǒng)計(jì)方式，還有一種是結(jié)構(gòu)方式，另外一種是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這3種方式中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起步最晚，但是流傳使用范圍最廣，因?yàn)樗梢阅７氯四X進(jìn)行圖像識(shí)別，這是現(xiàn)階段運(yùn)用得最為廣泛的圖像識(shí)別技術(shù)。2 相關(guān)特點(diǎn)分析想要對(duì)計(jì)算機(jī)智能化圖像識(shí)別技術(shù)在理論層面進(jìn)

唐婭莉計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的現(xiàn)狀和改進(jìn)建議◆唐婭莉（重慶工商學(xué)校 重慶 402289）計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，從而識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象技術(shù)。本文旨在對(duì)計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行介紹，并針對(duì)其現(xiàn)狀提出相應(yīng)的改進(jìn)建議，希望能為后人提供借鑒。計(jì)算機(jī)；圖像識(shí)別技術(shù)；發(fā)展現(xiàn)狀；改進(jìn)建議在早期的人類社會(huì)活動(dòng)中，人們主要通過(guò)感知器官來(lái)對(duì)外界的信息進(jìn)行接收，這些感知器官主要包括眼、耳、觸、聽(tīng)等，其中最重要的感知器官就是人的眼睛了，它是人們從

方法，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)經(jīng)過(guò)不斷研發(fā)之后，已經(jīng)能夠初步代替人類眼睛進(jìn)行信息識(shí)別，在各個(gè)領(lǐng)域運(yùn)用過(guò)程中得到了絕對(duì)的肯定，已經(jīng)成為現(xiàn)代化計(jì)算機(jī)應(yīng)用過(guò)程中關(guān)鍵核心技術(shù)的其中一種。一、計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)概述利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別、分析、理解便是計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)的主要能力。比如識(shí)別兩張證件照中的人像是否為同一人，以及人臉是被技術(shù)都可通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行識(shí)別、分析和理解，計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)通過(guò)分析人像發(fā)色、眼睛、眼間距及臉型等便可對(duì)識(shí)別人及證件照進(jìn)行比較，特

的日益擴(kuò)大，圖像識(shí)別技術(shù)在各個(gè)方面應(yīng)用廣泛，例如車牌識(shí)別技術(shù)、人臉識(shí)別技術(shù)、以及機(jī)器視覺(jué)等，通過(guò)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析提取，獲得關(guān)鍵信息，進(jìn)而滿足各行各業(yè)發(fā)展需要?！娟P(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)技術(shù);圖像識(shí)別中圖分類號(hào)： TP393.08;TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 2095-2457（2019）31-0090-001DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.31.041Application and Developme

，計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別受外界因素較少，對(duì)圖像識(shí)別精度也更高，在工作效率和質(zhì)量方面也占優(yōu)勢(shì)。將計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在社會(huì)領(lǐng)域中，可以幫助人們更好地了解事物本質(zhì)，可以為圖像識(shí)別工作提供便利。因此，在計(jì)算機(jī)未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中，全面優(yōu)化智能圖像識(shí)別算法，提升圖像識(shí)別技術(shù)，不僅可以推動(dòng)智能化進(jìn)程，還可以促進(jìn)智能圖像識(shí)別事業(yè)的發(fā)展。1 計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用隨著近幾年計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，智能化技術(shù)應(yīng)用范圍不斷拓展，對(duì)社會(huì)發(fā)展的價(jià)值也越來(lái)越明顯。智能圖像識(shí)別技術(shù)作

的方方面面，圖像識(shí)別便是人工智能的重要體現(xiàn)。近些年來(lái)，人們對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的愈發(fā)關(guān)注，使圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域正變得愈發(fā)廣泛，在地質(zhì)勘測(cè)、醫(yī)療診斷、面部識(shí)別等都會(huì)應(yīng)用到圖像識(shí)別技術(shù)，這也使圖像識(shí)別技術(shù)成為人們的一大關(guān)注焦點(diǎn)。鑒于此，本文便對(duì)人工智能背景下圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行淺要的分析，以期能夠進(jìn)一步提高圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用水平。關(guān)鍵詞：人工智能 圖像識(shí)別技術(shù)引言在人工智能背景下圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為一種新興的技術(shù)手段，該技術(shù)在短短的幾十年里得到了迅猛的發(fā)展，并在指紋

的基礎(chǔ)上，對(duì)圖像識(shí)別進(jìn)行初步探究，主要內(nèi)容包括圖像識(shí)別在生活中的應(yīng)用，手寫(xiě)數(shù)字的識(shí)別，了解圖像識(shí)別中的特征提取、分類器和圖像識(shí)別的基本流程?！?學(xué)情分析本課授課對(duì)象為七年級(jí)學(xué)生，他們?cè)谛W(xué)階段經(jīng)過(guò)四年的信息技術(shù)課程學(xué)習(xí)，具有較好的認(rèn)知經(jīng)驗(yàn)與操作基礎(chǔ)。據(jù)問(wèn)卷調(diào)查和訪談可知，大部分學(xué)生使用過(guò)智能手機(jī)，對(duì)平板電腦有較高的興趣，有過(guò)小組合作學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)。學(xué)生對(duì)人工智能等新技術(shù)比較感興趣，但缺乏系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，認(rèn)識(shí)不夠全面。部分學(xué)生知道一些圖像識(shí)別的應(yīng)用，但對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)

損檢測(cè)工作。圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，使得圖像信息感知、處理與識(shí)別的效率更高，促進(jìn)了機(jī)械零件無(wú)損檢測(cè)自動(dòng)化與精密化水平的提升。1 圖像識(shí)別技術(shù)1.1 圖像識(shí)別過(guò)程圖像識(shí)別以圖像處理為基礎(chǔ)，是指以圖像為對(duì)象所開(kāi)展的各種處理性工作，包括編碼、壓縮、復(fù)原及分割等。圖像處理過(guò)程中，以圖像輸入后，一般情況下也會(huì)通過(guò)圖像形態(tài)進(jìn)行輸出。在圖像識(shí)別過(guò)程中，將處理后的圖像輸入，一般情況下輸出類別與圖像結(jié)構(gòu)分析。也就是說(shuō)，圖像識(shí)別是一個(gè)自原始圖像到物體類型的過(guò)程，原始圖像經(jīng)過(guò)圖像處

n也非常注重圖像識(shí)別。Amazon的App上有一個(gè)圖像識(shí)別商品的功能，拿起手機(jī)對(duì)準(zhǔn)某個(gè)物體。例如，我對(duì)準(zhǔn)的是一杯星巴克的咖啡，Amazon可以識(shí)別出咖啡，也識(shí)別出了星巴克，直接推薦相關(guān)產(chǎn)品是否需要購(gòu)買，這就是圖像識(shí)別?？梢韵胂螅珹mazon等該系統(tǒng)成熟之后，肯定會(huì)推出類似的小物件，讓圖像識(shí)別無(wú)處不在。支付寶也是如此，經(jīng)常會(huì)通過(guò)各種小游戲讓用戶露臉和刷臉。例如，你轉(zhuǎn)賬數(shù)額有點(diǎn)高，支付寶就會(huì)跳出來(lái)讓你刷一下臉確認(rèn)一下。同時(shí)，密碼還是要輸入的，只不過(guò)多了一步刷臉