简介：针对传统图像识别速度偏低的问题,提出一种图像识别震荡优化（IRCA）算法。该算法采用震荡逼近边缘点的方法,从而达到快速、有效且不引入误差地定位图像边缘点的目的,克服了传统定位图像边缘点较慢的缺点。实验证明,IRCA算法可大大提高图像识别速度,使识别时间大为减少。

简介：O438.22005021113基于计算机处理的光电混合联合变换相关=Optic-elec-tronichybridjointtransformcorrelationbasedoncomputerprocessing[刊,中]／李曙光(苏州大学信息光学工程所.江苏,苏州(215006)),王策//激光杂志．-2004,25(5)．-62-64对CCD记录的联合变换功率谱进行拉普拉斯算符运算和卷积运算的处理,并通过处理后的功率谱直接在计算

简介：摘要磁性特征是纸币的重要防伪特征之一，但传统的鉴别技术仅对纸币在特定部位的磁性特征进行鉴别，没有达到全幅面鉴别的水平。因此，本文提出一种高性能的纸币全幅面磁性特征鉴别方法。首先，利用高性能的磁性传感器获取纸币全幅面的磁性特征，形成纸币的磁图像；然后，利用改进的局部二值模式算法提取纸币磁图像全幅面的鉴别性特征；最后，将测试纸币和标准真币的磁性特征进行对比来鉴别纸币的真伪。实验结果表明，本文提出的方法实现了纸币全幅面的磁性特征鉴别，具有很强的鉴别能力。

简介：摘要：近几年来，随着时代的发展和进步，各行各业都有了很大的发展。特别是进入二十一世纪以后，信息化技术在我国的影响范围进一步扩大，从而促进了一些行业的发展。灯光监视系统的设计是舞台整体设计的重要组成部分，同时，在近几年中，信息化技术也得到了应用，这不仅进一步保证了城市夜间的交通安全，还能对一些突发性问题进行及时的发现和处理，减少不必要的损失。该文提出了一种基于图像识别技术的照明监控系统设计方案，该方案突破了传统方法的局限，并取得了较好的应用效果。但是，由于受外界各种不确定性因素的影响，这种方法在实际应用中还存在着一定的问题。接着，本文结合本人多年的实际工作经验，对基于图像识别的照明监控系统设计进行了具体的阐述。只供参考之用.

简介：摘要

简介：摘要：图像识别技术是人工智能领域中的一个重要研究方向，其在各个领域中有着广泛的应用前景。本文对当前图像识别技术的发展现状进行了综述。

简介：摘要：图像识别技术是人工智能领域中的一个重要研究方向，其在各个领域中有着广泛的应用前景。本文对当前图像识别技术的发展现状进行了综述。

简介：摘要：阐述公路路面常见裂缝的形式及产生原因，对基于图像处理的路面裂缝识别技术进行分析，采用对比度增强和高斯滤波对图像像素进行增强处理，基于中值滤波算法对采取的图像进行初期降噪处理，采用Prewitt算子分割法和Otsu阈值分割算法对图像进行分割处理，得到路面裂缝图像背景和目标明显区分效果图，便于采用计算机进行后期识别和分类分析，供同类工程参考。

简介：摘要：在我国科学技术迅速发展的背景下，为了进一步提高我国在大型生产制造业下的自动化发展水平，加强对焊接的识别方法至关重要。因此为了进一步确定在焊接图像中的位置以及类型，本文重点提出一种基于深度学习方法的形式对目标焊接图像进行识别定位。同时在一些大型生产设备构件的焊接位置当中，实现焊接打磨等自动化技术操作也是焊接设备发展的必要条件。但由于大型的焊接设备图像具有多样性，且分布性极高的主体特点，进一步增强了图像处理的难度。对此，文章基于当前深度学习下的焊缝图像识别，通过进一步了解焊缝图像识别方法的特征，对焊缝图像识别下的深度学习应用展开探讨。

简介：摘要：人工智能的发展进步带动了图像识别技术水平的提升，但相应技术的应用难度也随之增加。基于此，本文主要阐述了技术的应用原理和使用价值，围绕着技术的基本操作流程，介绍常见技术的种类，明确不同技术的适用范围和操作方法，希望能够在不同行业领域中发挥出图像识别技术的最大使用价值。实际上，要灵活掌握该技术的运用方法，关键是要提升人才的专业素质及能力，引导其不断展开创新研究和技术宣传工作，发挥技术的现实作用，解决新时期的图像处理难题。

简介：摘要：本文提出了一种基于改进的BP（backpropagation）神经网络的图像识别方法。该方法利用BP网络的结构来提取图像特征，并基于特征和目标图像之间的匹配度进行分类。该方法比传统BP网络更加灵活，可以更好地抓取图像特征，更好地改善图像识别的准确性和精确性。

简介：摘要：图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，涵盖了从图像分类到目标检测以及人脸识别等多个应用领域。传统的图像识别方法在处理复杂和大规模数据时面临一些局限性。然而，随着深度学习的兴起，图像识别取得了巨大的突破。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以其出色的性能和灵活性，引领了图像识别技术的发展。本文将深入探讨深度学习在图像识别中的应用，包括模型与架构、数据准备与预处理以及各种应用领域，以期为读者提供全面的了解和洞察。

简介：摘要：探地雷达（GPR）检测技术是目前城市道路脱空检测中一种常用的无损检测技术，传统的探地雷达检测中，由人工对雷达图像进行识别，过程中不可避免的会发生漏检、错检、效率低下等问题，极大地影响了检测结果的正确性。而通过基于深度学习的目标检测网络对雷达图像进行识别可以避免这些人工检测过程的缺点，目标检测算法已证明其能从图像和视频中识别各种类型物体,目前对于探地雷达图像检测的研究还不多。本文总结了探地雷达技术与常用的目标检测网络模型在路基病害检测中的研究。

简介：摘要：深度学习技术在图像识别领域的应用已经取得了显著进展，尤其在医疗影像、安全监控、自动驾驶等方面发挥着重要作用。卷积神经网络（CNN）作为核心算法，通过自动提取图像特征，实现了高准确率的图像分类和目标检测。然而，这一技术的发展仍面临数据依赖、泛化能力、计算复杂度和模型可解释性等挑战。未来的研究方向包括开发高效的学习算法、提高模型泛化性和可解释性、探索节能计算架构以及加强数据隐私保护。随着技术的不断进步，深度学习图像识别技术有望在更多领域实现创新应用，为社会带来更多价值。

简介：摘要:随着图像处理在各个领域的广泛应用，模糊图像的识别技术变得尤为重要。本文探讨了模糊图像识别技术的基本原理，以及提高图像处理精度的策略。深度学习在模糊图像识别中的应用、特征工程与图像增强以及多模态数据融合等方面的方法被详细讨论。通过这些策略的综合应用，可以有效地提高模糊图像的识别精度，为图像处理领域的进一步发展提供有力支持。

简介：摘要：本文以红外与光学成像为研究对象，提出采用XGBoost集成深度学习算法，通过对光学图像首先采用了镜像翻转、图像分割、灰度化与归一化等图像预处理手段对样本数据进行修正，研究了在小样本数据集中四种算法的性能表现。结果表明：对于小样本数据集，随机森林和 XGBoost 的训练效果最好，准确率达98.75%，优于其他几种算法。

简介：摘要：现阶段，随着我国经济的快速发展， 变电站巡检机器人的不断普及，针对巡检图片的识别逐渐成为研究的重点与难点。该文采用基于两次模版匹配与霍夫直线变换的方法对变电站巡检机器人图像中沉降、油温、液位、红外温度读数等场景下的关键信息进行提取识别，以提高变电站巡检效率，对实现变电站的智能巡检具有重要意义。

简介：摘要随着智慧城市概念的诞生，各地方政府积极协助燃气公司改进现有燃气表的抄表方式。利用图像识别技术在减少人力物力方面的优势，在不改变现有燃气表基础上设计了一种基于图像识别技术的燃气抄表设备。以图像方式对燃气表的读数进行采集和识别，不但避免了对原有仪器的机械改造，而且还提高了自动抄表系统的准确性和可靠性。通过模式识别方法获得燃气表的读数值，为大量的机械式燃气表的升级提供了技术路径。

简介：摘要： 在时代发展、推进的过程中，图像识别技术已经成为了非常普遍的技术。在人工智能领域中，图像识别技术的作用非常突出，影响着人们的生活、工作。伴随着科技的进一步发展，图像识别技术开始变得越来越复杂，图像识别能够解放人力，搭配计算机技术识别处理各种类型信息，提高了信息处理质量与效率。该文将以图像识别这项技术的原理为出发点，探讨人工智能图像识别技术以及其具体使用，希望帮助更多人了解这项技术，最大化这项技术使用价值。

简介：摘要现阶段，随着社会的发展，我国的科学技术的发展也有了很大的进步。变电站部署了大量的视频摄像机，并通过摄像机对设备情况进行监视，将设备的运行情况进行就地分析、判断后上传至集中监控中心。当所监视的电力设备运行状态发生异常情况时，监控计算机需要进一步分析该设备图像，此时，在将召唤图像指令下发后进行图像连续采集，然后利用视频专有网络向主站计算机发出报警信号并将采集图像实时传输。