面向图像角点特征取证的人工智能检测仿真

角点是展现局部图像特征的关键要素,但传统图像角点特征取证检测方法精度低,无法有效的解决角点特征图像中模糊、缺失等问题。为此,对面向图像角点特征取证的人工智能检测进行研究。通过在不同干扰情况下对图像做简化处理,完成特征取证。采用掩模平滑方法将提取出图像角点做增强处理,最后利用人工智能中链码和与差算法对图像做检测。结果表明,面向图像角点特征取证的人工智能检测精准度较高,可以有删除假图像角点,使用结果更贴近真实情况,具有较高鲁棒性。

纺织品的人工智能检测技术分析

随着我国人工智能领域发展水平的不断增强,人工智能及其相关技术在各行业生产领域中得到了广泛推广与应用。对于纺织行业领域而言,部分生产工作通过科学运用人工智能技术,可以达到提高生产作业效率与质量的目的。为确保人工智能技术得以在纺织行业领域中实现可持续应用目标,文章主要以纺织品检测领域为研究对象,结合纺织品检测类型及划分依据,对人工智能检测技术在纺织品检测领域中的应用实践问题进行研究与分析。

基于区块链的医疗影像数据人工智能检测模型鄢

基于深度学习的目标检测技术被广泛应用于医疗检测领域,该技术依赖大量医疗影像训练分类模型,从而为医生决策提供有力的辅助医疗手段。因涉及患者隐私并直接关系到医生诊断,所以医疗影像数据的共享必须保护患者隐私并确保数据准确不被篡改,而现有中心化的医疗数据存储方案面临隐私泄露等诸多安全问题。提出了一种基于区块链的医疗影像数据人工智能检测模型。该模型针对目标检测技术辅助医生诊断的问题,采用区块链技术实现去中心化、不可篡改的训练参数聚合,通过加密和签名技术保护数据隐私,利用智能合约评估服务器诊断准确率,有助于解决医疗数据壁垒和医疗隐私泄露问题。

高速公路交通人工智能检测系统应用实践探究

人工智能检测系统主要是对高速公路已建成的道路进行监控,并根据现实情况决定是否建设道路智能检测,以实现对道路突发情况的实时监管,防止出现路面抛洒的情况,提前预判事故、救援等。众所周知,高速重点路段经常出现浓雾等恶劣天气,一些路段长直线、长上下坡,也极容易发生安全事故,如果我们在这些路段安装智能检测设备,对天气进行监控,就能够在出现恶劣天气的时候通过警示灯来向过往司机发起警示。一旦发生道路特情,人工智能检测系统就可以自动向值班人员发起报警,将人员伤亡降到最低。基于此,本文将针对高速公路交通人工智能检测系统的应用实践进行探究,希望能够促进相关工作的顺利开展。

人工智能检测诊断技术在汽车维修中的应用研究

进入21世纪以来,经济的高速发展使人们的生活水平得到了显著提高,对于汽车的需求也越来越大,而这一需求推动了我国汽车行业的较快发展。尤其近几年,随着科技水平的日新月异,汽车的架构越来越复杂,各种高科技手段陆续应用到汽车上,因此,对于汽车维修的要求也越来越严格。正是由于新技术的不断向前发展,也促进了汽车检测诊断技术的不断更新与完善。期望通过智能方法来改进现有的汽车诊断技术,从而确保汽车具有更好的安全性,以保证行车安全。该智能方法采用BP神经网络对车辆数据进行训练处理。基于神经网络的训练结果,选择神经网络优化模型,从而实现神经网络的输出逐渐和期望输出一致。采用该神经网络方法对于汽车检测诊断技术水平的提升具有重要意义。

构建输电线路人工智能检测大系统

电力输电线路系统是一种复杂大系统,使其能够稳定、高效运行的前提是需要一套检测效果优良、泛化能力较强的检测系统来对其进行定期巡检。传统的人工巡检模式由于其存在检测效率低、受人为因素干扰严重等缺点已不能适应我国现代化智能电网建设的需求。随着人工智能的发展,利用其中的机器学习技术构建复杂输电线路的检测系统进行视觉处理与分析已经逐渐成为主流。其中最具代表性的就是深度学习图像处理技术,其深层次的卷积神经网络可以模拟人脑自主地提取输电线路图像本身丰富的特征表达,进而实现被检测图像由局部信息到全局信息的整合,最终得到属于该图像的抽象语义表达,通过这样的处理可以很大程度改善传统人工巡检模式存在的问题。本文在经典深度学习网络的基础上,结合特征信息融合策略设计了人工智能检测大系统,目的在于满足复杂输电线路检测系统检测速度要求的基础上进一步提高输电线路异常情况目标的检测精度。

医学人工智能产品检测平台的设计

目的:设计医学人工智能产品检测平台,以实现多模态的人工智能产品的全流程质量评价。方法:该平台采用SpringBoot、SpringCloud、Python Django等工具进行开发,由数据入库、数据标注、数据配置、产品送检、算法测试、数据集质量评价等模块组成。通过鉴权流程设计保证权限控制与访问安全,通过与云平台专线连接的方式进行本地化部署,实现多中心/医院数据的安全存储。结果:该平台支持开展算法部署、数据上传、专家标注、性能验证、算法调优、再评价等全流程服务,可为用户提供人工智能产品研发阶段、上市前、上市后的性能评价。结论:该平台能够按照用户需求提供医学人工智能产品检测评价服务,为医学人工智能产品建立了全生命周期的检测服务体系。

针对医学人工智能产品的对抗测试技术平台设计

目的:设计针对医学人工智能产品的对抗测试技术平台,以为医学人工智能产品提供对抗测试方法、通用性能评价和不良事件监控。方法:该平台基于浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)架构设计,采用MySQL数据库进行搭建。该平台主要包括数据集管理、人工智能产品模型管理和人工智能性能监控3个模块,其中数据集管理模块和人工智能产品模型管理模块均采用React框架进行搭建,人工智能性能监控模块基于Nodejs框架设计,包括对抗测试技术和性能动态追踪与风险预警2个子模块。结果:该平台可实现对不同模态的人工智能产品的对抗测试、通用性能评价和不良事件监控,能够为医学人工智能产品提供全方位的评价与分析。结论:该平台解决了目前医学人工智能产品检测薄弱的问题,能够满足医学人工智能产品检测需求和监管需求。

基于人工智能的恶意加密和暗网流量检测解决方案

流量检测是用于分析网络运行状态和发现网络安全威胁事件的重要手段,其中对于恶意加密流量和暗网流量的检测更是网络流量检测的重点和难题。本文通过人工智能检测技术与传统安全检测技术相结合,基于人工智能检测模型对全网实时加密流量进行检测,实现对恶意加密流量和暗网流量的全场景监控,具有极高的可行性和广阔的应用前景。

人工智能检测诊断技术在汽车维修中的应用

随着我国经济的快速增长,综合国力的提升,使得我国对于各种高新科技技术有了有一个长足发展,尤其是近现代中备受关注的信息技术产业,更是相应的衍生出了很多种类型的技术产业,而人工智能检测诊断技术就是其中的佼佼者,人工智能检测诊断技术是基于人工智能技术所相应衍生化的一种全新诊断检测技术,这种技术最大的特点就是借助人工智能的精准判断能力,可以高速的捕获故障部位,并根据故障部位所实时反馈出来的信息来进行迅速的判断,从而将故障情况快速地反馈给相关的工作人员。也正因为这种特殊的技术效果,使得人工智能检测诊断技术在我国当下的汽车维修产业中有着相当广泛的应用前景和作用,对此,本文就以人工智能检测诊断技术在汽车维修中的应用进行探讨,为相关的汽车维修工作人员提供参考。

基于物联网技术的人工智能图像检测系统设计

为了有效地提高图像分辨率和图像检测精度,现以物联网技术应用为例,设计一款界面简洁友好、操作简单、安全可靠的人工智能图像检测系统。首先,严格按照系统设计原则,完成对系统数据库的科学化设计。其次,从用户登录模块设计、云端图像处理分析模块设计、图像特征采集模块设计、人工智能信号图像合成模块设计四个方面入手,完成系统功能模块的科学设计。最后,对系统性能进行测试。结果表明:在物联网技术的应用背景下,本文所设计的人工智能图像检测系统运行正常稳定,各个功能模块实现满足设计相关要求,能有效提高图像检测率和识别精确度。希望通过这次研究,为技术人员提供有效的借鉴和参考。

电气类“自动检测与智能仪表技术”课程教学改革

自动检测与智能仪表是未来检测技术的主要发展方向,对培养学生解决实际工业过程中的检测问题起到了积极的作用,同时也对教师实际教学工作提出了更高的要求和新的挑战。在分析电气类专业“自动检测与智能仪表技术”课程传统内容的基础上,阐述在课程中引入人工智能检测技术的最新内容,将智能信息处理方法和软测量技术应用于自动检测与智能仪表。教学实践表明,改革后的自动检测与智能仪表技术课程的教学效果良好。

面向不确定需求的检测数据集配置平台设计与实现

目的:设计一个面向不确定需求的检测数据集配置平台。方法:该平台以医学开放式数据入库与管理平台的数据为基础,以医学人工智能标注工具和检测算法技术为支撑,基于浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)架构,采用SpringBoot+SpringMVC+MyBatis框架进行设计。整个平台包括数据接入、数据元管理、数据检索和数据配置4个功能模块。结果:该平台实现了数据接入、多条件检索、测试数据集定制,可支撑多家医疗、检测机构开展测试数据集配置工作。结论:该平台能够满足医学人工智能产品检测用户的需求,为多场景医学人工智能产品检测数据配置提供了有效支撑。

钓鱼邮件的分析与防范

钓鱼邮件是一种常见的网络攻击手段,对公司的网络安全构成了严重威胁。对钓鱼邮件的分析与防范可以帮助公司更好地保护资源和信息安全。本文主要分析了钓鱼邮件的特征及攻击过程,阐述了钓鱼邮件的检测技术和防范措施,从而提高公司员工对钓鱼邮件的防范意识,降低因钓鱼邮件攻击造成的损失。

多融合的入侵检测系统在电站安防应用

为了提高电站中视频监控的智能化检测,提高电站无人化值守的推进。本文针对现有电站的监控设备进行功能改进,从视频图像移动检测、视频画面目标检测、视频画面人脸检测和识别方面进行算法功能融合,开发智能一体化无人值守乳入侵检测系统。本系统采用跟踪算法能够适用于多路并发的视频接入的电站运维,有效的解决监控视频中,入侵人员发现的滞后性,提高了电站运维的效率。

基于电子工程的医疗保险信息管理系统安全性研究与优化

科技日新月异,电子工程的应用遍及各行各业,医疗保险信息管理系统自然也在此其中。但信息安全稳定可靠性是该系统中的一大课题。此次研究完全聚焦于解决医疗保险信息管理系统安全问题,充分借助电子工程技术对其进行深入研究后的优化。通过搭建全新的安全模型和采用独特加密算法,意图确保所有信息的安全遣送和保存。并且,还利用了人工智能技术,用以侦探可能的异常情况,探知并杜绝了潜在的威胁。 经实验验证,优化后的系统的安全性能得到了明显提升,数据泄露事故数量明显减低,信息传递更加安全,从而切实满足了医疗保险行业的需求。也正是这样,医疗保险信息的安全得到了技术保证,同时为同类型其他行业的信息管理系统的安全性研究,提供了参考价值。

基于模拟疲劳驾驶检测的仿真实验教学平台

随着人工智能成为当今最热门的学科之一,诸多高校根据自身专业背景开设了人工智能本科专业作为工科专业,专业的开设不只是理论课的建设,高质量的实验教学平台更是重中之重。根据人工智能学科建设的实际需求,设计了一套基于模拟疲劳驾驶的面向人工智能专业本科生的实验教学平台,其中涉及到图像处理、智能监测和数据分析等一系列智能专业专业课所学知识,实验平台为学生提供硬件检测传感平台,包括图像、心率、体温、加速度等传感器,并为学生提供基于基础图像处理和生理信息检测分析的算法簇和软件界面。本门实验课程培养了学生底层智能监测设计和上层软件算法设计等能力,注重学生的理论知识积累,并增强了学生实际动手操作能力,在实践教学过程中取得了较好的效果。

超声无损检测技术在进出口检验领域的应用和发展

本文阐述了进出口检验领域超声无损检测技术的应用和发展,介绍了管材检验和中厚板检验的主要过程和原理。并对未来超声无损检测的发展进行了分析,结果表明,人工智能专家系统和机器人技术的应用将成为未来超声无损检测在进出口检验中的发展趋势。

宽度学习系统的SAR影像海面强降雨智能检测研究

海洋降雨对全球大气循环和局地气候均有重要影响,从遥感影像中监测降雨团对于海洋天气预报具有重要意义。合成孔径雷达以高空间分辨率进行大范围观测的能力使其成为10—30 km尺度大小的强降雨团的有效观测手段之一。针对Sentinel-1波模式获取的9种海面现象的SAR影像组成的数据集,本文使用融合特征的宽度学习系统BLS(Broad Learning System)进行了海面强降雨团的智能检测研究。结果表明强降雨团的检测精度为98.51%,召回率为95.24%,该结果与ResNet50预训练模型的结果相当,但是同等计算条件下后者的模型训练时间却是前者的20倍。此外,与传统深度学习网络相比,BLS的结构是灵活的,即可以通过增加节点或增加数据集来优化、更新模型。对于BLS的节点增量学习功能,本文实验证实其可以在无需重训练整个模型的前提下更新模型。针对训练数据集增广导致的模型更新任务,本文综合利用增量学习方案和重训练方案的优点提出了模型的混合更新方案,新方案既能保证模型的高精度又能显著降低模型更新所需时间。

人工智能辅助检测技术在CT诊断肋骨骨折中的应用价值

评估CT诊断肋骨骨折实施人工智能辅助检测技术的应用价值。方法 选取疑似为肋骨骨折患者,患者数量为87例,患者的纳入属于2020年10月至2021年10月,全部患者均采取CT检查,分别予以人工智能辅助检测系统独立阅片、医师独立阅片、医师与人工智能辅助检测技术共同阅片,总结其诊断结果,就3组诊断准确性及耗时情况加以对比。结果 (1)疑似肋骨骨折患者确诊结果阳性58例,占比66.67%;阴性29例,占比33.33%。医师独立阅片诊断阳性55例,占比63.22%;阴性32例,占比36.78%。人工智能辅助检测系统独立阅片诊断阳性57例,占比65.52%;阴性30例,占比34.48%。医师与人工智能辅助检测技术共同阅片诊断阳性57例,占比65.52%;阴性30例,占比34.48%。(2)人工智能辅助检测系统独立阅片、医师与人工智能辅助检测技术共同阅片诊断准确性未可见明显的组间差异性,期间差异性水平较低,P>0.05。疑似肋骨骨折患者医师与人工智能辅助检测技术共同阅片诊断灵敏度、特异度、准确性、阳性预测值、阴性预测值较之于医师独立阅片得以提升,能够明显发现组间具有显著的差异性水平,P<0.05。(3)疑似肋骨骨折患者医师与人工智能辅助检测技术共同阅片诊断时长较之于人工智能辅助检测系统独立阅片延长、医师独立阅片得以缩短,能够明显发现组间具有显著的差异性水平,P<0.05。结论 肋骨骨折CT检查采取人工智能辅助检测技术诊断效果显著,其准确性与效率性水平较高。