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：针对深度学习下的图像识别技术，分析图像识别和卷积神经网络的工作原理。通过了对AlexNet模型、ResNet模型、MobileNet卷积模型的学习，总结了三种算法模型的各自特点，实现了深度学习环境的搭建，最后进行实验对比三个模型的分类准确率和训练效率，为深度学习下的图像识别算法研究提供参考。

简介：摘要：本文介绍了一种基于图像识别的创新火灾自动报警系统，旨在利用深度学习技术对监控摄像头捕获的场景进行实时分析，从而准确识别火灾迹象并及时发出警报。通过系统的实时监测和分析，该系统能够极大地提高火灾的发现和处置效率，有效减少了人员伤亡和财产损失。与传统的火灾报警系统相比，本系统具有更高的准确性和灵敏度，能够在火灾初期就发出警报，使得火灾应急响应更加迅速和有效。该系统还具备智能学习能力，可以不断优化识别算法，提高系统的性能和稳定性。

简介：

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，电子图像识别已经取得了显著的进步。本文系统地研究了深度学习模型与算法在图像识别中的应用，并探讨了提升模型性能和识别精度的多种策略。首先，我们深入分析了卷积神经网络（CNN）的架构优化，通过调整网络的深度、宽度和连接方式，显著提高了模型的处理能力和精确度。其次，论文探讨了迁移学习和预训练模型的重要性，证明了这些模型在加速特定图像识别任务中的有效性。此外，增强学习和对抗性训练策略被证实可以在复杂环境下提高模型的鲁棒性。在优化技术方面，本文详述了数据预处理与增强的必要性，讨论了优化算法和超参数调整的策略，并分析了模型评估与性能监控的关键性。这些研究展示了深度学习技术在图像识别中的高效应用及面临的挑战，为未来的研究方向提供了理论基础和实践指南。

简介：摘要：图像识别技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，其目标是使计算机能够理解和解释图像。通过对图像进行分析和处理，图像识别技术可以实现对图像中的物体、场景和特征等进行自动识别和分类。该技术在人工智能领域具有重要作用，通过对图像特征的分类和提取，实现对图像的自动识别。在过去的几十年里，图像识别技术经历了从文字识别、数字图像处理到个体识别的发展过程。基于此，本文主要分析了计算机智能化图像识别技术。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断发展，图像识别领域取得了巨大的进步。本论文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术的研究现状和最新进展，以及在实际应用中的效果和挑战。我们将重点介绍卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习模型在图像识别任务中的应用。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要：伴随着技术的进步，图像识别技术在很多领域都显示出巨大的应用潜力。电解铝行业作为基础工业的重要领域不断追求技术创新促进生产效率与质量控制。基于此背景，图像识别的提出给电解铝生产提供了一个全新的契机。该项技术可以通过对图像数据的分析与处理来智能地监控与优化生产环节，继而提升生产流程自动化水平以及产品质量。文章将对电解铝生产过程中图像识别技术的研究和应用进行论述，目的在于揭示该技术对提高生产效率，优化质量控制，促进行业智能化转型等方面所发挥的巨大作用。

简介：摘要：智能图像识别技术是人工智能领域的重要研究方向之一，其通过图像处理、模式识别和深度学习等技术手段，实现对图像内容的自动理解和识别。本文综述了智能图像识别技术的研究现状和应用前景，包括图像处理基础、特征提取与描述、分类与识别算法等方面的内容。随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，智能图像识别在目标检测与跟踪、人脸识别、图像分割与语义分析等领域得到了广泛应用。未来，随着科技的进步，智能图像识别技术将在各个领域发挥越来越重要的作用。

简介：摘要：随着工业技术的快速发展，特种设备的安全性和可靠性问题日益凸显。无损检测技术作为一种重要的保障手段，对于确保特种设备的安全运行具有重要意义。图像识别技术作为无损检测领域的一种新兴技术，其在提高检测精度、降低检测成本等方面具有显著优势。本文深入探讨了图像识别技术在特种设备无损检测中的研究与应用，包括其基本原理、技术特点、应用现状以及面临的挑战等，以期为相关领域的进一步研究提供参考。

简介：摘要：图像识别技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色，其在安防监控、医学影像诊断、自动驾驶等领域有着广泛的应用。本文从图像识别技术原理与方法、性能评估指标、评估方法等方面进行了探讨。首先介绍了图像特征提取、图像分类算法以及深度学习在图像识别中的应用，深入解析了这些方法在图像识别中的作用与优劣。其次，详细介绍了准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵、ROC曲线与AUC值等常用的性能评估指标，说明了它们在评估图像识别性能时的作用与意义。最后，分析了交叉验证、留出法和自助法等图像识别性能评估方法，比较了它们的优缺点和适用场景。

简介：摘要：随着科技的快速发展，人工智能和机器视觉技术已经在众多领域得到广泛应用。特别是在电力行业，智能巡检机器人的出现为变电站的巡检工作带来了革命性的变化。其中，图像识别技术作为智能巡检机器人的核心技术之一，能够大大提高巡检的准确性和效率。本文将探讨图像识别技术在变电站智能巡检机器人中的应用。

简介：摘要：近年来，在机器视觉的研究中，深度学习正在快速增长，并取得了非常大的成果。在图像识别技术中，而深度神经网络最大的优点就是对图像进行有效的特征抽取。因此，本文将利用深度学习来对电子方向的图像进行识别与分类。通过本研究，可以为相关人员提供一定理论依据与指导意义，从而为我国电子方向人工智能与计算机视觉技术发展提供一定帮助。

简介：摘 要：鸟巢是造成铁路接触网供电中断的主要隐患之一。当前的管控手段主要依靠人工添乘和2C图像智能分析+人工判读，工作量大、劳效低、疏漏多，特别是在鸟巢爆发季，无法达到实时管控、避免接触网跳闸的目标。针对该现状，开发出一种利用YOLO v5智能识别系统，对2C数据预先标记处理，再对标记数据进行确认，可以大大提高2C数据的分析速度和效果。通过实际运用，该系统对成型鸟巢识别率达90%以上，极大地提高了分析效率，确保了接触网供电安全。

简介：摘 要：鸟巢是造成铁路接触网供电中断的主要隐患之一。当前的管控手段主要依靠人工添乘和2C图像智能分析+人工判读，工作量大、劳效低、疏漏多，特别是在鸟巢爆发季，无法达到实时管控、避免接触网跳闸的目标。针对该现状，开发出一种利用YOLO v5智能识别系统，对2C数据预先标记处理，再对标记数据进行确认，可以大大提高2C数据的分析速度和效果。通过实际运用，该系统对成型鸟巢识别率达90%以上，极大地提高了分析效率，确保了接触网供电安全。

简介：摘要：本论文探讨了基于深度学习的图像识别技术在医学影像分析中的应用。随着深度学习的快速发展，图像识别技术在医学领域中的应用日益重要。我们介绍了深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在医学影像分析中的广泛应用，包括癌症检测、病变分割、病情诊断等方面。通过大规模数据集的训练，深度学习模型能够自动提取特征并实现高准确度的诊断结果。此外，我们还讨论了深度学习在医学影像分析中的挑战和未来发展方向，如模型的解释性、数据隐私和临床应用的验证等。本研究强调了深度学习在医学影像分析中的潜力，将为医学诊断和病情监测带来革命性的改进。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术在智能监控领域的应用研究。通过分析深度学习在图像识别领域的发展现状和趋势，结合智能监控系统的需求，探讨如何将深度学习技术应用于智能监控中，以提高监控系统的准确性和效率。

简介：摘要：在人工智能技术的迅速发展和自动驾驶技术的日益成熟背景下，图像识别作为连接这两大领域的关键技术，其重要性日益凸显。精确而可靠的图像识别技术对于实现自动驾驶系统的安全性、可靠性及其在复杂环境中的适应性至关重要。本文将深入探讨人工智能图像识别技术在自动驾驶中的应用，分析其在提高自动驾驶系统识别能力、决策能力和适应复杂驾驶环境中的作用，旨在推动自动驾驶领域图像识别技术的进一步发展，为实现更加安全、高效的自动驾驶系统提供理论基础和技术支持。

简介：摘要：计算机图像识别技术在建筑工程管理中的有效运用在近年来得到了越来越多的关注。随着人工智能技术的不断发展，计算机图像识别技术在建筑工程管理中的应用也日益广泛。通过利用计算机视觉技术和深度学习算法，可以实现对建筑工程现场的实时监测和分析，提高工程质量和效率，减少人为错误和事故风险。