基于神经网络算法的图像识别技术研究

本文对基于神经网络算法的图像识别技术进行了探讨,包括其核心原理、经典模型及实际应用案例。分析了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)在图像识别领域的具体应用方式。同时,探讨了神经网络图像识别技术在安全监控、医疗诊断和自动驾驶等实际场景中的有效性。本文展现了神经网络技术在处理复杂任务、提高识别与诊断准确率、优化交通领域等方面的广泛应用前景以及关键价值。

基于改进ORB-FLANN算法的工件图像识别方法

针对传统图像识别算法匹配正确率低、运行时间较长等问题,文中提出了基于改进ORB-FLANN(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)的工件图像识别方法。对ORB算法特征描述、图像特征匹配算法进行修改,解决传统图像识别算法在图像存在尺度和旋转变换情况下存在的弊端并降低误匹配率。该方法对ORB算法检测到的特征点采用SURF(Speeded Up Robust Features)算法添加方向信息并完成特征描述,得到旋转尺度不变性的特征点,结合FLANN算法并引入双向匹配策略进行特征点粗匹配,最后利用渐进采样一致算法进一步剔除误匹配点对完成精匹配。实验结果表明,与其他方法相比,改进算法在处理尺度、旋转等变换图像时,匹配正确率分别提高了2.6%~18.8%和29.5%~43.9%,运行时长均在4 s以内,提高了对工件图像的识别效率和精准性。

基于多算法融合的破损陶瓷绝缘子图像识别与检测方法

为了提高输电线路安全稳定运行,在传统检测绝缘子缺陷的基础上,提出一种多算法融合的破损陶瓷绝缘子检测方法。基于FASTER-RCNN算法,将拍摄到的绝缘子图像进行训练,得到绝缘子串具体位置,并改进SBGFRLS(线性自适应滤波)算法,实现对瓷绝缘子破损的精确识别。首先利用FASTER-RCNN算法,选择Faster R-CNN网格作为检测器,识别出利用无人机拍摄得到的图像中的绝缘子串所在位置;然后,利用SVM(支持向量机)算法对绝缘子图像进行粗分割,得到粗分割后的绝缘子缺陷识别图,再在粗分割的基础上,运用改进的SBGFRLS算法对图像中的绝缘子进行精确识别,得到破损绝缘子定位图。实验结果表明,得到的绝缘子破损识别图可以验证该改进算法的可行性和有效性。

基于形态滤波BP算法的SAR图像识别研究

SAR图像识别是航空图像判读工作的一项重要内容。本文针对SAR图像的特点,提出了一种有实用意义的形态滤波神经网络模型及其自适应BP学习算法。通过实验结果可以看出,该算法不仅能适应复杂多样的背景环境,而且能克服在成像中的各种形变。

深度学习算法在新能源汽车图像识别故障检测方法中的应用

新能源汽车图像识别技术可以实现车辆状态的非接触式检测,使故障检测更加自动化和智能化。其视觉检测范围广,可以检测电机、电控、电池等多个系统的故障。相比传统人工检测,新能源汽车图像识别技术可以更全面地检测复杂故障模式。深度学习算法克服了传统方法对图像复杂背景和特征提取的局限,可以大幅提升故障检测准确率。该文介绍深度学习算法在新能源汽车图像识别故障检测方法中应用的必要性,阐述深度学习算法在新能源汽车图像识别故障检测方法中的具体应用及应用前景,为新能源汽车智能故障诊断和维护提供有力支撑,推动新能源汽车产业的可持续发展。

图像识别算法的性能分析及在农业生产中的应用

随着深度学习技术的发展和应用,图像识别在农业领域得到了广泛应用,为农作物生长监测提供了有效的技术手段。本文针对MobileNetV3-Large算法进行深入探讨,与其他图像识别算法进行性能对比,并探讨算法的改进策略。通过大量实验验证,本文为农作物生长监测中的图像识别算法选择与优化提供了有力的参考。

基于图像识别的结构物变形监测算法研究与应用

当前视频监控已经覆盖了桥梁、隧道等重要交通基础设施的施工、运维全过程,为了进一步挖掘视频监控数据潜在的价值,发挥视频监控主动安全管理的能力,满足交通基础设施结构物安全状态自动识别与管控的需求。利用智能传感、图像识别技术与信息化技术,分析基于图像识别的结构物变形监测方法基本原理,开发基于图像识别的结构物变形监测算法,搭建基于图像识别的结构物变形监测系统,确定图像监控设备的性能与系统软件的功能要求。通过对比分析结构物不同时间下的监控图像特征,通过对特征像素点的变化来测量结构物体表面的变形,为结构物的状态安全提供保障。

基于深度学习的图像识别算法优化策略探究

为有效降低森林火灾对生态环境和人类安全的威胁,文章开发了一种基于深度学习的火灾早期识别技术。通过深入探究图像识别算法的优化策略,构建了一个采用改良SSD算法的图像识别系统。该系统利用TensorFlow框架实现,并通过Imgaug图像增强库对训练数据进行了丰富处理,构建了一个包含多种火灾场景的数据集。在该数据集上进行模型训练和测试,评估模型性能的指标包括损失函数曲线和精确率-召回率曲线。实验结果表明,随着训练次数的增加,模型损失将逐步减少,而识别精度将显著提升。经公开FLAME数据集验证,模型的平均精度达到97.40%,漏检率降至0.03,平均检测时间仅为0.07 s,展现了良好的火灾识别能力。这一成果为森林火灾的早期识别和预警提供了有力的技术支持,对保护生态环境和人类安全具有重要意义。

计算机智能图像识别的算法与技术研究

在社会经济快速发展的背景下,我国计算机信息技术的发展水平越来越高,智能科学技术在社会各方面中都得到了非常广泛的应用。科技人员目前针对智能图像识别技术进行了再次的研究,并且对智能化模式和系统模式进行了持续性的更新。本文主要针对计算机智能图像识别的算法和技术问题进行研究,了解基本的识别模式和识别数据信息,同时分析识别技术发展应用的具体内容和要求。

图像识别技术在电气工程设备运行状态监测中算法识别与应用

随着电气工程设备日益复杂和广泛应用,其运行状态的监测与分析显得尤为重要。本文基于图像识别技术,提出了一种新的电气工程设备运行状态监测与分析方法。该方法首先利用高分辨率摄像头采集设备运行图像数据,然后运用卷积神经网络(CNN)等深度学习算法进行处理与分析,以识别设备运行状态中的异常情况。研究结果表明,该方法能准确识别设备运行状态,及时检测异常,相比传统监测方法具有更高准确率和实时性。本文研究为电气工程设备的智能监测和故障预警提供了有效技术手段,具有重要实际应用价值。

电子信息工程中的深度学习算法在图像识别中的应用研究

电子信息工程是信息科技领域的重要分支,图像识别作为其中一个关键环节受到了广泛的关注。本文主要研究了深度学习算法在图像识别中的应用,并且着重研究了卷积神经网络(CNN)和深度卷积神经网络(DCNN)的运用。通过使用CNN和DCNN算法对大量图像进行训练和测试,发现这两种算法在提高图像识别的精度和效率方面都具有显著的效果。与传统的图像识别算法相比,深度学习算法不仅提高了识别精度,而且大幅度缩短了识别时间。相比于传统算法,DCNN的平均识别敏感度提高了15%,识别时间缩短了30%。这项研究的结果可能会为未来电子信息工程中的图像识别技术提供新的发展方向和思路。

基于图像识别算法的电能表装接质量智能监测

本文研究基于图像识别算法的电能表装接质量智能监测。提出了一种利用计算机视觉技术和目标检测算法的智能监测系统,用于自动评估电能表的装接质量。通过收集和构建数据集,设计并实现了该系统,并在实验中对其性能进行了评估。结果表明,该智能监测系统在电能表装接过程中能够实时准确地检测装接质量,并对异常情况进行识别。本研究为电能表安装质量提供了一种高效可靠的监测方法,但仍面临着在大规模实际应用中的挑战。因此,未来需要进一步探索如何优化算法,提高系统的鲁棒性和实时性,以适应更复杂的装接环境。

基于改进TSO优化图像熵的图像识别与分割

提出一种精英学习改进TSO优化Tsallis熵的遥感图像多阈值分割方法。在传统TSO算法中引入精英对立学习实现种群初始化,利用权重系数非线性更新均衡算法全局搜索与局部开发,引入精英池策略提高收敛精度。以Tsallis熵作为适应度评估个体优劣,利用改进算法搜索阈值最优解。利用4幅遥感图像验证算法有效性,改进算法在峰值信噪比、结构相似度、特征相似度和计算效率上表现更好,能有效提升图像识别精度和分割效率。

一种适用于智能手机的图像识别算法

针对目前常用的图像识别算法运算复杂和内存占用量大,不能很好的应用于移动平台等问题,本文提出了一种适用于智能手机的图像识别算法:首先,通过使用BRISK特征点检测算法提取图像特征和低字节的FREAK描述符对特征进行表述,解决了特征检测时间长和特征描述符内存占用大的问题;其次,将智能手机的重力信息添加到图像特征中改善了BRISK特征的区分能力,解决了相似结构特征难以区分的问题;最后,建立描述符的多级索引,实现相似描述符的快速查找,解决了描述符匹配问题.实验结果表明,本文提出的算法能有效地运行在资源受限的智能手机上实现对场景的实时识别.

基于PCA-XGBoost算法的哑铃状SIR差分滤波器设计

随着多业务无线通信技术的发展,具有共模抑制能力的差分带通滤波器越来越受到人们的关注,但是设计差分微带滤波器的传统方法过程复杂且耗时较长。针对这些问题,结合非线性赋权的极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法,通过训练和学习滤波器结构参数和相应频率响应S参数的关系辅助进行滤波器的设计,设计了一款基于改进阶跃阻抗谐振器(Stepped Impedance Resonator,SIR)的哑铃状差分带通滤波器。该滤波器的中心频率为2.6 GHz,相对带宽为7.3%,通带内插入损耗优于0.95 dB,回波损耗优于20 dB,通带内共模抑制优于42 dB,并且具有较宽的阻带。实物测试结果与算法预测结果的一致性,验证了PCA-XGBoost算法(Principal Component Analysis,PCA)用于滤波器辅助设计的可行性。

信息融合图像识别算法及其在三维飞机图像识别中的应用研究

将D S证据推理与不变矩理论相结合,提出了信息融合图像识别算法,并应用于三维飞机图像的识别。构造了基本置信指派函数,建立了分类规则,针对Dempster组合规则只适用于高置信度、低冲突性的情况,应用可解决证据冲突的加权分配冲突法及吸收法,完成了三维飞机图像识别的仿真,比较了3种组合规则的识别效果,结果表明吸收法识别率最高。

基于改进BOF算法的图像识别和分类

对bag of features(BOF)算法进行研究与改进,并将其应用到图像识别和分类中。针对传统BOF算法执行效率低以及分类精度不够高等缺陷,提出一种结合SURF(speeded up robust feature)与空间金字塔匹配原理的优化方法相结合的图像识别与分类算法。SURF算法可提高执行效率,而空间金字塔匹配原理的优化方法可提高分类精度。首先对分类图像应用SURF算法提取特征描述符并生成视觉词典,该算法提取的视觉词典能更有效地表示图像特征,且能应对多变的尺度;然后应用空间金字塔匹配原理对图像采用视觉词典的直方图表示,进一步提高分类的准确度;最后利用LIBSVM分类器进行分类。在Graz,Caltech-256和Pascal VOC 2012这3个数据集中进行实验测试。研究结果表明:该方法与传统的BOF算法相比提高了执行效率和分类精度。在数据实验中通过与近几年一些相关研究工作在分类准确率方面进行对比,该方法具有很大的优越性。

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。

基于GA-LPA算法的船舶图像识别方法研究

随着海事监管自动化的发展,大量船舶图像需要进行自动标注和追踪,传统的图像信息标注方式已经不能适应海事监管的需求,基于内容的图像信息标注技术在海事监管方面得到越来越多的应用。标签传播算法(label propagation algorithm,LPA)是一种复杂度较低的模式分类方法,适合于处理船舶图像的标注和追踪问题,为此,分别介绍了标签传播算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)的原理,分析了LPA算法的参数确定问题,并针对此问题提出了基于GA的LPA算法,建立了GA-LPA算法用于船舶图像识别的方法。通过实例进行计算分析,验证了采用GA-LPA算法进行船舶图像标注和识别的可行性和效率。

基于方向可调滤波器的含噪图像融合算法

提出了一种基于方向可调滤波器的图像消噪及融合算法,即使用方向可调滤波器及其Hilbert变换组成的正交滤波器组,分析两幅已配准源图的主要方向及局部方向能量,根据噪声点所具有的奇异性、无方向性,从而检测出图像噪声点,并运用局部中值滤波方法消噪;对于源图中的特征,采用局部方向能量作为权重进行加权融合.该方法能提高信噪比约50%～80%,并能很好地保留和显著增强源图中的有用特征.