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人工“智能”图像识别

人们很容易知道,图1中四张图片其实来自同一张爱因斯坦的肖像画,第二张图片在尺寸上有变化(为后续行文方便,称其为苗条爱因斯坦),第三张图片加了个小点缀(称为灵感爱因斯坦),第四张布满了白色噪点(称为混沌爱因斯坦)。人的视觉和头脑很容易就能在一大堆无关的图片中,挑选出这几张图像,并把不完全相同的爱因斯坦归于一组,计算机能做到吗?本文设计了一个活动,以计算图像相似程度为主线,通过“应用—操作—讨论”这三步,探索计算机“辨图”的奥妙。●应用——专业找图Tin Eye是一个在线的反向图片查找工具,地址是www.tineye.com,用户上传图片,该工具负责找出图片的原始出处。将以上四张爱因斯坦的肖像画上传后,这款工具就能找到相近的爱因斯坦肖像(如图2)。Tin Eye能认出图1中这四张图都是“爱因斯坦”吗?其实不能。但计算机能借助算法,判断不同图像之间的差异。或许大家头脑中会冒出诸如“深度学习”“神经网络”这样的名词来,其实要实现上述判断...  (本文共3页) 阅读全文>>

安徽大学
安徽大学

电力人工智能图像识别技术研究及在架空输电线路巡检业务中的应用

在全球能源互联网的大力推动下,我国交直流电网建设得到快速发展。随着人工智能技术领域的不断革新,采用图像识别等新技术推动电力输电巡检业务发展成为近年来电网行业的重大课题。输电线路运行状态识别智能化工作,主要内容包括输电线路运行状态识别智能化、输电线路缺陷识别智能化、输电线路隐患识别智能化三个方面。传统的模式识别技术,已经无法满足新形势下的输电立体化巡检发展需求。无法高精准的对小部件、复杂背景缺陷、隐患进行识别。亟需自学习能力的人工智能技术,对架空输电线路设备本体缺陷及通道环境内的异常及风险情况进行识别分析。本文围绕这一课题领域,重点研究了输电线路本体装置及通道巡视对象基于人工智能图像识别技术的隐患排查与故障定位技术,并结合先验知识提出输电线路立体巡视模式,以应用模式研究为基础,设计研发了一套输电线路影像数据共享及应用示范系统,快速精准研判故障定位与缺陷类型,进而及时有效的针对性开展消缺及风险隐患排除工作,确保电力系统安全稳定运行。...  (本文共96页) 本文目录 | 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2018年23期
电子技术与软件工程

关于人工智能中图像识别技术的研究

1了解人工智能中的图像识别技术人工智能中的图像识别技术在我国的科技领域占领着重要的地位,科学技术在快速发展的同时也带动了图像识别技术的发展,现在人工智能的图像识别技术在我们的日常生活中得到了广泛的应用,不管是在科技领域还是平常的应用我们都无法离开图像识别技术,其中人工智能的图像识别技术在日常生活中的人脸解锁、工作中的刷脸打卡和医学上的b超诊断、x光透析等领域都得到了很好的应用效果,人工智能中的图像识别技术在科技发展的带领下慢慢渗透到了我们的日常生活中,随着科技的发展我们已经无法离开图像识别技术,同时在不久的将来图像识别技术可能会成为人工智能科技中的主要应用技术,所以在图像识别技术发展的同时我们应该分析清楚图像识别技术的过程、问题、优势和发展趋势等问题,为图像识别技术的未来发展打下科技基础的同时也能够更多的了解图像识别技术,使图像识别技术得到更好的完善,同时在科技发展的前提下为人工智能中的图像识别技术定位更好的发展方效果比较突出,...  (本文共2页) 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

基于专利视角的BAT图像识别技术发展机会与策略研究

随着计算机计算性能的不断提升、大数据的出现和深度学习技术的突破,人工智能技术走上了发展的快车道。2016年3月AlphaGo与李世石的一场人机对决,更是让人工智能的风暴迅速席卷全球,再一次成为人们热议的话题。世界各国和全球高科技企业纷纷布局人工智能,投入了大量的资金和人力用于技术研发。而图像识别技术作为人工智能技术最重要的研究领域之一,对人类社会的进步和经济的快速发展有着重要的意义。本文基于专利视角,以德温特专利情报数据库(DII)图像识别技术领域的专利信息为数据来源,首先从专利申请的时间趋势、专利地域布局、专利权人等维度,对图像识别技术在全球的发展、竞争态势及专利布局情况进行了探讨。分析发现,自2011年以来,图像识别专利申请数量逐年增长并呈现加速态势;从专利权人的排名来看,日本公司暂居世界前列;从技术来源国分析来看,中国的专利保有总量最多;从目标地域分析来看,中国和美国仍然是专利布局的主要目标市场;从专利质量来看,美国专利质...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

《信息与电脑(理论版)》2019年02期
信息与电脑(理论版)

基于人工智能的图像识别技术的研究

1基于人工智能中的图像识别技术1.1人工智能的图像识别技术的技术原理人工智能中的图像识别技术原理就是利用计算机处理图片,之后提取图片中的信息,通过我国专业人员的分析与实验,得出图像处理技术的技术原理。整个原理构成并不复杂,即人与人之间的对视也可视为完成了一次图像识别技术,之后会根据印象在大脑中分析所获取的信息[1]。人工智能图像识别技术的原理与计算机处理数据的算法原理相同;因此,简单的图像数据信息提取可利用计算机进行,但当信息量较大时,图像识别技术的识别率会下降,相关人员在分析图像识别技术原理时应寻找更优化的方法进行创新,如此才能提升图片处理的质量与效率。1.2人工智能图像识别技术的组成原理人工智能图像识别技术较重要的组成原理是图片的模式识别,这不仅是图像识别组成原理的重要组成部分,而且是人工智能科技中的一部分。模式识别指通过处理不同类型的平面图片,从而保证图片或实际事物的准确分析。将人工智能运用到图像识别技术中,可以对识别对象...  (本文共2页) 阅读全文>>

《数码世界》2019年09期
数码世界

浅谈计算机智能图像识别的算法与技术

引言相比人工识别而言,计算机智能图像识别受外界因素较少,对图像识别精度也更高,在工作效率和质量方面也占优势。将计算机智能图像识别技术应用在社会领域中,可以帮助人们更好地了解事物本质,可以为图像识别工作提供便利。因此,在计算机未来的发展过程中,全面优化智能图像识别算法,提升图像识别技术,不仅可以推动智能化进程,还可以促进智能图像识别事业的发展。1计算机智能图像识别技术的应用随着近几年计算机技术的发展,智能化技术应用范围不断拓展,对社会发展的价值也越来越明显。智能图像识别技术作为智能化技术之一,具有非常强大的工作价值,也获得了相关企业和用户的好评。那么智能图像识别技术具体是什么呢?所谓计算机智能图像识别技术,就是通过利用计算机处理系统,对目标物进行拍摄,以此获取其图像信息资料,然后结合其识别功能,对图像内容进行分析和识别,最终得到识别结果。在当前市场上,已经出现了各种各样的识别产品,这些产品不仅拓展了图像识别技术的应用领域,也给使用...  (本文共1页) 阅读全文>>