AI图像生成技术在羊毛毡艺术创作中的应用研究

羊毛毡艺术以其独特材质特性在装饰艺术中占据重要地位。在AI技术蓬勃发展的时代背景下,探索将AI图像工具Midjoureny应用于羊毛毡创作的路径。通过实证,研究具象与抽象设计在AI辅助下的实现方法,提炼创作规律和关键词,旨在提升艺术创新与效率。此举为羊毛毡艺术提供新视角,促进装饰艺术与现代技术融合,推动领域创新发展。

一种基于AI图像识别技术的动态科普装备设计

随着人工智能技术的快速发展,AI图像识别技术逐渐成为各行业的重要应用领域。设计一种基于AI图像识别技术的动态科普装备,该装备通过图像识别技术,实现科普展品的动态展示,提高了科普活动的互动性和参与性[1]。设计过程中,重点考虑硬件和软件的配合,以及装备的实用性和可靠性。实验结果表明,该装备具有快速、准确的图像识别能力,并能根据识别的结果实时反馈设备机构的动作状态,为科普活动提供了有力支持。该设计有望在未来的科普活动中得到广泛应用。

AI图像识别在入侵物种防治中的应用策略研究

随着全球经济的快速发展,各种外来入侵物种数量不断增加,对农业生产和生态安全造成了严重威胁。为解决这些问题,基于AI图像识别技术进行外来入侵物种监测系统的设计与实现,并探讨了AI图像识别技术在入侵物种防治中的应用策略,提出了构建AI图像识别数据库、建设AI图像识别网络平台、建立AI图像识别模型库等建议,旨在通过AI图像识别技术来实现对入侵物种的及时预警、快速防治和有效治理,从而提升农业生产安全水平。

2023美术:AI图像挑战下的重返与新发

生成式人工智能AIGC作为科技创新的年度热词,也引发了美术界有关创作智能化话题的讨论。2023年度举办的若干个大型双年展以及其他艺术与科技展,都体现了AI图像挑战对艺术态势的新发。与此相反,包括AIGC图像生成在内的科技视觉强化也在不断损耗着中国画的写意精神,有关这一问题的探讨形成了另一种对艺术本体的认知,2023年度美术的相关创作与展览均在这一学术氛围中展开。与此同时,中国美术馆建馆60周年,则为全国美术馆的综合发展带来了新的历史机遇,各种规模化的中外藏品展形成了艺术史叙事的社会审美教育景观。

基于AI图像生成技术的非遗传承保护与设计应用研究——以苗族蜡染艺术为例

Midjourney作为图像生成式人工智能的新产品,打造了人机合作进行艺术生产的新模式。文章以苗族蜡染艺术为研究对象,探究数字合作的可行性,通过输入基本句式的方式获得机器人智能提供或叠加生产的作品,测试了MidjourneyAI图像生成技术是否可以辅助人类进行艺术创作。通过研究,文章前瞻性地预测了这一新型的创作模式对非遗传承保护与创新所起到的作用,并根据现阶段的生成式人工智能的工作机制,寻找AI图像生成技术与非遗传承保护的互补协作模式。

基于AI图像识别技术在内河航道交通应用

内河航道交通拥堵问题一直是内河航运重要问题,也是当前数字治理的重要着力点之一。本文介绍了当前内河道交通运营管理的现状,重点阐述了在航道交通运营管理中重点基于人工智能的船舶拥挤度智能监测系统的应用原理与目标实现效果,并强调了引入AI图像识别技术的必要性。最后分析了AI图像识别技术在应用过程中目标实现效果展望与可能出现的不足,相信随着智能监测系统应用的不断完善,AI图像识别技术在确保内河航道交通安全疏导工作高效和有序方面将发挥越来越重要的作用。

基于物联网+AI图像识别的智能垃圾分类系统研究

当前,垃圾分类中的误投与效率问题引人深思,文中对此进行了研究.首先,基于深度学习的图像识别技术已被用于研究智能垃圾分类系统,为了提升系统对各种垃圾的识别准确率,大量垃圾图像被用于智能识别算法的训练.同时,物联网技术被引入垃圾分类工作,以实时处理垃圾投放数据.研究成果表明,该融合类型的垃圾分类系统能有效提升垃圾分类工作的准确率与效率,图像识别准确率高达96%,作业效率提升了32%,降低了人力成本与管理难度.此外,这种系统还有利于提升公众的环保意识,推动垃圾分类.研究为物联网和AI技术在环保领域的应用提供了新的思路和参考,对我国环保和垃圾分类工作有着重大的理论和实践意义.

基于AI图像识别技术的垃圾分类系统设计与软件质量保证研究

文中旨在设计一套基于AI图像识别技术的垃圾分类系统,并构建相应的软件质量保证机制。在研究方法上,采用了深度学习和图像处理技术,通过训练模型实现了对各类垃圾的准确识别与分类。同时,为了保障软件的质量和稳定性,引入了基于敏捷开发的软件质量保证模型。研究结果显示,该系统不仅提高了垃圾分类的准确率和效率,且提升了系统的稳定性和可靠性,降低了软件缺陷率。该研究不仅满足了用户的需求,提供了更高效和准确的垃圾分类方式,同时也为后续的垃圾分类软件及质量保证研究提供了新的思路和方法。

基于AI图像处理的煤矸石特征提取及分类方法

当前煤矸石分选工作主要依赖于传统的人工方式,存在识别准确率不高、效率低下等不足。基于此,提出了一种基于AI图像处理技术的煤矸石特征提取及分类方法。通过对煤矸石和煤料图像的预处理,来增强图像的特征,并将灰度共生矩阵中的角二阶矩、相关性、对比度以及熵等代表性参数作为煤矸石纹理特征提取依据,从而构建基于支持向量机(SVM)和HOG特征相结合的分类模型。实验结果表明:该分类方法能够有效完成煤矸石特征的提取,识别准确率达到95.6%,能够进一步提高煤矸石的分拣效率。

AI图像识别下的木材表面缺陷结构光视觉检测方法

针对木材表面视觉特征复杂,嵌补平整过程不能适应木材以及节子的多样性变化的问题,提出基于AI图像识别下的木材表面缺陷结构光视觉检测方法。对结构光视觉技术加以分析并标定光平面,采用Faster-RCNN初步检测木材表面缺陷,定位其缺陷边框并识别缺陷类型,再通过非局部均值滤波法和改进的MSRCR处理图像,精细化分割区域图像,利用改进的最小二乘椭圆拟合方法生成最优椭圆轮廓,实现木材表面缺陷结构光视觉检测。实验结果表明,所提方法的结构光视觉图像预处理效果更好,召回率在95%以上,识别准确率最高可达99%左右,分类准确率最高可达97%左右,检测所用时间更短。

从技术垄断看AI图像的新闻伦理

新技术之于新闻图像生产就像一枚硬币的两面。智能传播时代,AI图像作为一种新的传播符号,以不可阻挡之势嵌入新闻的采集、生产与分发过程。媒体业在技术狂欢之下随即陷入新的技术迷失。传统的新闻图像生产刻意保持的技术理性平衡被打破后,新闻的真实性乃至算法遮蔽下的更深层的伦理危机已然显现。早在1989年,尼尔·波兹曼的《技术垄断:文化向技术投降》即对技术支配人类社会提出警讯。本文即从此理路出发,切入当前AI图像典型报道案例带来的伦理危机这一微观剖面,进而从加强政策监管和达成行业规则共识的外部可供性及在内部重构全流程审核机制的可行性,为媒体如何在AI时代的图像生产构筑价值理性的城墙提供启示。

基于AI图像识别技术的人员防闯入系统的研究与应用

在我国煤矿生产领域高速发展的背景下,煤矿信息化建设水平全面提升,通过信息化系统不仅能提升生产效率,还能保障生产安全性。“行车不行人,行人不行车”在煤矿斜井辅助运输过程中一直是难点问题,为了解决该问题,需要加强对AI图像识别技术的应用,构建完善的信息化安全保障系统。因此,本文将深入研究与分析基于AI图像识别技术的人员防闯入系统,并结合实践经验总结一些措施。

基于AI图像识别技术的架空乘人装置智能控制系统设计及应用

目前国内煤矿井下架空乘人装置大多数实现了自动或者半自动控制,但大部分没有实现智能控制,鉴于此,设计了一套基于AI图像识别技术的架空乘人装置智能控制系统,详细介绍了系统组成、系统设计和功能,利用AI图像识别技术对上下乘车点、乘车沿途进行图像智能识别分析,并与控制系统联动,有效防范了运送人员过程中的不安全因素,实现了架空乘人装置安全运行、无人值守运行。实践证明,该系统运行稳定,实现了架空乘人装置的智能运行。

基于AI图像识别的输电线路无人机激光清障系统设计

目前设计的输电线路无人机激光清障系统识别清晰度较低,导致工作效率较差。为了解决上述问题,基于AI图像识别设计一种新的输电线路无人机激光清障系统。硬件设备主要包括前端的监控传感器、无人机激光器、通信装置和后台控制服务器。后台控制服务器选用支持Windows 10系统的计算机,能够支持移动网络和无线网连接,运行内存8 GB,储存内存256 GB及以上,处理芯片能够支持AI图像识别系统正常运行。根据灰度检测方法,识别定位输电线路漂浮物,依据判断结果下达相应指令实现软件操作,指导无人机进行清障作业。实验结果表明,基于AI图像识别的输电线路无人机激光清障系统能够有效提高识别准确度,提升工作效率。

基于AI图像识别的油电混动多旋翼无人机自动控制系统

针对传统基于GPS系统控制旋转角度不精准且耗时长的问题,提出基于AI图像识别的多旋翼无人机油电混合动力自动控制系统。设计主控制器和GPS定位模块,控制无人机多旋翼旋转角度。设计油电混合动力模块,为系统提供基础动力。结合PID控制算法校正与处理无人机飞行数据,改善传统系统耗时长的问题,依据AI图像识别原理,控制无人机多旋翼,设计多旋翼无人机自动控制实现流程,完成油电混动多旋翼无人机自动控制系统设计。实验结果表明,使用该系统从0°旋转到120°情况下,该系统旋转角与预期旋转角一致,且控制时间比实际所用时间相差仅1 ms,为无人机稳定飞行提供支持。

基于AI图像识别的输电线路缺陷自动识别技术研究

针对传统识别技术在对输电线路缺陷问题识别时存在识别用时长,进一步造成识别效率低的问题,开展基于AI图像识别的输电线路缺陷自动识别技术研究。通过输电线路缺陷识别部件标注、基于AI图像识别的输电线路缺陷识别数据库建立、自动识别输电线路视频图像缺陷目标,提出一种全新的识别技术。通过实地场景验证证明,该识别技术与传统识别技术相比,有效缩短对输电线路缺陷问题的识别时间,并且识别准确率可达100%,为供电企业输电提供安全保障。

基于AI图像识别的烟草制品虫情监测系统的设计与实现

本文针对如何运用AI图像识别技术对烟草行业主要的虫情(烟草甲、烟草粉螟)进行识别,建立深度学习的系统监测技术,通过SVM向量计算实现对虫情的实时监测,同时构建对应的自学机制;研究效果表明,AI图像识别较好地实现了虫情的实时监测,解决了人工监测带来了一系列问题,为之后烟草虫情监测的研究奠定了重要基础。

基于AI图像识别技术的间冷塔冬季防冻智能监控系统研究

北方火电项目多采用冷端循环水采用间冷塔冷却方式,此类型耗水量少,水源供水系统简单,因此降低了工程投资,提高了电厂经济效益。采用空冷后,电厂的废水为冷态排放,保护了当地的水体环境。由于间接空冷系统的优点较为明显,因此在我国富煤少水地区被广泛应用。

AI图像识别系统在海上搜救上的应用 分析

通过分析近 7 年救助飞行队救 助数据得知,海上搜救任务占总救助任务 的 40%,而海上搜救成功却率比较低,这 一问题一直困扰着飞行队。造成搜救成功 率低的原因有很多,其中目视搜索的识别 差和效率低是其中的一方面原因。本文探 讨通过在直升机上加装一套 AI 图像识别 系统辅助甚至替代目视搜索,以此提高海上搜救成功率。

失联的“踪迹”:生成式AI图像与图像阐释学的知识框架重构

生成式AI图像的兴起,对图像阐释学带来了巨大挑战。唯有批判性地反思图像阐释学知识脉络中的三大基础命题——“再现”“象征”和“互文”,才能重构人工智能时代图像阐释学的知识框架。作为一种符号模式,“再现”揭示了世界对符号的依赖,亦揭示了图像阐释的语言基础。如果说传统图像的再现之本质是及物性、摹仿性、镜像性,生成式AI图像则否定了图像存在的再现基础,也否定了图像生产的再现语言,其本质上是不及物的、反再现的、生成性的图像。Sora作为世界模拟器的意义,并不仅仅体现为对世界的视觉理解,更为深刻的装置内涵在于形成了一套关于世界的“通用形象”,从而实现了文字之语象和图像之形象之间的通约可能。相较于语言文本而言,建立在互文性基础上的互文语境,为图像阐释提供了不可或缺的阐释规则和锚定体系。然而,生成式AI图像的出场,则宣告了伴随文本的消亡,亦宣告了互文世界的坍塌,图像不得不陷入一个没有符号“踪迹”的孤独世界。