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煤矿提升机钢丝绳在线检测技术研究 下载：349 浏览：3375

朱元斌1 张允允1 方旭东2 李哲2 《煤炭技术研究》 2021年10期

摘要:
借助视频图像识别技术和计算机视觉技术，采用人工智能领域中卷积神经网络与全连接层构建技术、RPN中的多参考窗口技术、一体化卷积网络检测算法，直接将整张图像作为网络的输入，通过一次前向传播直接得到目标包围框的位置和目标的类别，提出在多个分辨率的特征图上进行检测。采用高级的跟踪算法，通过预训练的神经网络模型提取目标物理特性、计算每个目标的外观特征值，前后两帧中目标计算特征值之间的“余弦距离”来比较两个目标的相似度，通过视频识别完成提升机首、尾绳各种外部状态分析、检测及预警，替代人工查绳。

基于深度学习的图像识别与优化研究 下载：93 浏览：998

左龙 《国际科技论坛》 2024年9期

摘要:
探讨基于深度学习技术在图像识别与优化领域的最新进展。首先介绍了深度学习在图像处理中的重要性及其在提高识别准确度和效率方面的优势。随后讨论了当前主流的深度学习模型及其在图像识别任务中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。进一步分析了优化算法在模型训练和性能提升中的关键作用，如梯度下降和自适应学习率调整。最后，针对图像识别中的挑战和未来发展趋势进行了展望，强调了跨学科合作和大数据驱动的研究方向。

三维膨胀指示器位移在线监测系统技术探究 下载：159 浏览：1550

夏润章1 田晓男1 刘明禄2 《信号处理与图像分析》 2022年1期

摘要:
本项目针对火电厂锅炉汽机膨胀指示器多采用人工抄表记录的问题，提出了采用一台监控摄像机进行视频采集，利用智能图像识别算法分析视频数据获得锅炉膨胀三维位移数据的方案。通过光纤网络将视频数据传输至服务器软件系统处理，建立实时在线监控火电厂锅炉汽机等主要部件的膨胀位移的监测系统。

基于智能识别技术的烟叶分级技术研究 下载：72 浏览：1380

韩佳彤 《中国科学研究》 2023年4期

摘要:
烟叶分级是生产烟草制品的必经程序。为了提高烟叶分级过程的工作效率，解决目前人工进行烟叶分级效率低、标准不统一的问题，提出了一种基于机器智能识别的烟叶分级技术。通过机器对烟叶图像进行拍摄识别从中提取用于分类定级的关键信息，与前期输入至机器中的分类标准进行对照后，实现对烟叶的智能识别和分级。该技术可以提高烟叶分级效率，提高烟叶分级过程的准确性。

图像识别技术在社会经济中的价值 下载：192 浏览：1688

陈洪军 《社会科学研究进展》 2023年2期

摘要:
随着科学技术的发展，图像识别技术已经成为了计算机处理领域中一个不可缺少且重要的部分，也是研究经济和社会发展中必须要做的一项技能。如今图像识别技术已经成为了计算机视觉系统中一个相当关键且应用广泛的模块，在我们日常生活当中扮演着越来越重要的角色，其在社会经济中也占据着十分举足轻重的地位。本文将介绍图像识别技术的原理及其在社会经济中的应用范围，从现阶段存在的问题入手来提出改进措施，进而突出其在社会经济中的价值。

基于“互联网+”模式的变电运维智能机器人研究 下载：112 浏览：1384

郑晨炜 《电气学报》 2023年6期

摘要:
电力行业的安全、可靠运行是不同行业发展的根基。科技时代下，变电站以前的巡检工作已经转变成智能机器人巡检。而借助智能巡检机器人实施变电站巡检工作，可实现变电站不同设备、线路等环节的准确检查，进而加强变电站工作的安全性与稳定性。阐述智能巡检机器人技术原理和应用，包括任务模式的设定、远程控制技术、图像识别和大数据分析技术，从而实现变电站的工作环境和实时温度的及时检测。

网络爬虫算法在计算机图像识别中的应用研究 下载：31 浏览：411

冯超 孙晋峰 白璇 梁百川 许典 《计算机研究与应用》 2024年10期

摘要:
网络爬虫在信息检索，大数据处理等领域具有广泛的应用。本研究通过使用网络爬虫算法，结合计算机视觉技术，探讨了其在计算机图像识别中的应用价值。首先，我们设计并实现了一种基于深度学习的网络爬虫算法，通过爬取互联网上的海量图像数据进行模型训练与学习。然后，使用该模型对收集到的图像进行高效识别，并对结果进行了详细分析。研究结果显示，该算法在图像识别的精度和效率上都比传统方法有显著提高，尤其在处理大规模、高维度的图像数据集时，其性能更为出色。这为计算机图像识别技术提供了一种新的解决方案，具有重要的研究价值和实际指导意义。

计算机图像处理与识别技术应用研究 下载：69 浏览：795

赵郑翔 《计算机研究与应用》 2024年1期

摘要:
为探究新时期背景下计算机图像处理与识别技术的具体应用情况，本文主要围绕结算及图像处理技术与计算机图像识别技术进行探讨，先阐述该类技术的应用优势，体现在处理速度快、精准度高、灵活性好方面，而后总结计算机图像处理与图像识别过程，介绍图像信息获取、图像信息预处理、图像信息特征选取及选择、图像信息分类决策各个环节的功能，最后归纳智能交通、有色金属、医学医疗、等领域的实践应用情况，希望可以为有关行业提供参考，彰显计算机图像处理与识别技术应用价值。

基于神经网络的频谱图像识别与图像数据提取软件研究 下载：299 浏览：2886

刘欧1 王楠2 刘钢2 《数据与科学》 2021年8期

摘要:
为掌握船舶整体电磁环境和设备电磁特性而开展和形成的大量设备、系统、总体相关的电磁兼容测试报告，针对其因测试时间较为久远没有电子数据只留存了纸质测试报告问题，开展了测试报告（PDF格式）中频谱曲线识别相关研究，且对频谱曲线倾斜、清晰度不够、曲线断点等现象，构建基于神经网络的频谱图像识别与图像数据提取软件设计，完成频谱曲线识别与数据提取并形成电子数据文，对后期船舶电磁环境大数据的分析和处理有很好的支撑作用。

大数据时代下的医疗图像识别与诊断技术研究 下载：137 浏览：1186

陈志娇 《中国医学研究》 2024年4期

摘要:
随着大数据时代的到来，医疗图像的处理和分析以及随之产生的大量图像数据成为大数据处理的重要组成部分。医疗图像识别与诊断技术的研究显得尤为重要。本研究则立足于应用大数据技术，对医疗图像进行深度学习识别和疾病诊断。首先，利用分布式存储和并行计算的大数据处理技术，高效地存储和处理大量医疗图像数据；其次，依托深度学习技术，对医疗图像进行精确识别，提高了疾病的诊断准确性。研究结果显示，相比于传统的医疗图像处理方法，大数据和深度学习技术在处理医疗图像识别与诊断时，能够显著提高识别精度和诊断的准确性，减少误诊和漏诊的可能，为疾病的早期发现和治疗提供了有力的支持。此外，这种技术还能为其他大数据图像处理问题提供新的解决思路。这不仅推动了医疗技术的进步，也带来了对患者更好的诊疗效果。
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