简介：摘要:针对传统船舶监测方法中存在工作量大易误判等问题，提出一种基于图像识别方法的船舶检测识别方法。通过深度学习中的Faster R-CNN模型对船舶进行检测识别。自制船舶数据集，对数据集进行扩充及标注，然后通过Faster R-CNN模型对数据进行训练、学习，最后通过验证集检测识别效果，最终船舶平均识别率达到80.1%，通过深度学习达到了使用少量样本获得较高识别率的效果。

简介：摘要：设备故障常常表现为发热，长时间的发热可能会导致设备故障的进一步加深，最终威胁电力系统的稳定。利用红外成像技术不受电磁干扰、无需停电、安全可靠、判断准确等特点，可以采用红外成像仪对设备运行情况进行监测，并观测设备是否存在故障。然而实际运行中，红外图像的拍摄与处理均由运维人员人工完成，过程较为繁琐，且耗费大量时间成本。因此，本文基于现有的红外成像仪以及红外图像拍摄特点，提出一种基于图像识别技术的红外图像批量识别与归档方法，自动识别红外图像关键数据，并对图像按照设备位置进行归档，节省红外图像人工处理成本，为设备运维工作提供便利。

简介：摘要：为改善水果分类精确度，在对现有的VGG16网络模型进行研究的基础上,提出了Simple-VGG网络模型。实验使用Fruits360蔬果数据集，通过减少VGG16中卷积核个数进行网络结构优化；使用全局池化代替全连接层，大幅减少网络参数量。Simple-VGG相比VGG16参数量减少53.7%，识别精确度提升到91.29%，实现了快速、准确识别水果类型的目标。

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：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：随着时代的进步，图像识别技术已变得十分普及。在人工智能的研究中，图像识别技术起到了举足轻重的作用，对人们的工作和生活产生了巨大的影响。随着科学技术的不断发展，图像识别技术也变得越来越复杂，它可以将人类的劳动解放出来，与计算机技术相结合，对各种类型的信息进行识别和处理，从而提高了信息处理的质量和效率。

简介：摘要:本文聚焦于探讨神经网络在图像识别领域的应用。通过对神经网络技术在人脸识别、物体检测与分类、医学图像分析以及场景理解与分割等具体应用案例的深入剖析，揭示其在提升图像识别精度和效率方面的显著贡献。然而，文章也指出神经网络在数据和计算方面所面临的挑战，并探讨未来发展的趋势与方向，这些研究有望进一步推动神经网络在图像识别中的应用和创新。

简介：摘要：信息时代背景下，图像识别技术是非常基础的技术，利用计算机完成物理信息、物理数据识别。过程主要就是获取信息，预处理信息、分类信息、设计决策。凭借着强大的功能，如今的信息处理技术已经深入地改变了人们生活和工作，比如人脸识别、指纹识别实际上都有用到图像识别这项技术。在科技发展、时代进步的同时，图像识别这种技术将会拥有更广阔的的使用前景，能够在医疗领域、信息搜集领域、质量控制领域、安全检查领域中发挥巨大的作用，其对推动经济发展、社会进步来说有极大的现实价值。 

简介：摘要：随着计算机技术的不断发展，图像识别技术已经成为了一个备受关注的研究领域。本文基于深度学习技术，研究了图像识别技术在实际应用中的问题和解决方案。在实验过程中，我们使用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两种主要的深度学习模型，并对它们的性能进行了评估。结果表明，深度学习技术在图像识别领域具有非常大的潜力，未来有望在各种领域得到广泛应用。

简介：【摘要】有监督场景下的学习无法将行人重识别模型泛化到其他场景下。该系统通过利用计算机视觉相关技术寻找图像库或视频序列中特定行人，即给定感兴趣的行人，从其他多个监控摄像头数据或者图片中对给定行人进行目标检索。利用计算机视觉算法对某个行人进行跨摄像头的追踪。使用动态测量进行伪标签数量的选取，对未标注数据的伪标签进行就近有标注样本分配，通过对数据集进行跨摄像头风格的数据迁移，使原单标注数据集变为K倍，提高对未标注数据的利用。使用 Cross-entropy损失优化真实图片和生成图片部分数据，提高单样本少标注下的机器学习效率。实现监督场景下的行人重识别。

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：随着社会的发展和科技的进步，图像识别技术在各个领域得到了广泛的应用。河长制作为一种有效的河湖管理举措，可以结合图像识别技术来提高其管理效率。本文将从图像识别技术在河长制中的应用，探讨图像识别技术对推进河长制工作的实施的作用。最后，提出了图像识别技术在未来的研究方向，为其发展提供参考和借鉴。

简介：摘要：随着人工智能应用在工业领域的深度下沉，轨道交通行业在智能应用、智能运维等领域，通过技术创新助力现车智能化运维，提升车辆自检测、自诊断智能化水平。为增强车载PHM模型可快速移植、可靠、高效部署应用能力，针对视频类数据，以图像识别模型为依托，通过搭建地面验证平台，完成软件系统、模型地面阶段的充分验证。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：摘要：随着科学技术的迅猛发展，在电力系统的运维管理过程中，也越来越广泛地应用多种类型的先进技术，其中比较具有代表性的就是图像识别技术。该类技术是以人工智能为基准进行图像识别，进而在电力运维管理过程中通过该项技术的有效作用，可以呈现出更为显著的应用优势，为电力运维水平的提升奠定坚实基础。基于此，本文重点探究图像识别技术的主要内涵以及该技术在电力运维中的应用策略等相关内容。