基于可见光机巡图像技术的电力设备杂草智能识别

本文基于可见光机巡图像技术提出了电力设备杂草智能识别方法。以可见光无人机巡检图像内存在的杂草特征,与卷积神经网络相结合,切实解决图像内电力设备周围杂草识别等相关问题。以针对机巡图像增广数据,并引进区域生成网络,提取图像中的基础信息,再面向图像提取固定数量候选框的图像特征,与优化后图像分类网络相衔接,从而构成整体卷积神经网络模型,以智能识别电力设备周围存在的杂草。通过实验分析,结果表明,基于可见光机巡图像技术的电力设备杂草智能识别方法准确率高达98.24%,而600×600的图像检测只需耗费约0.25s,在保障高准确率的基础上,实现了高效快速识别。

基于无人机巡图像技术的电力设备缺陷智能识别系统

研究详细介绍了无人机设备在电力设备巡检工作中的应用方法,提出了无人机在电力设备巡检工作中的操作方案、自主避障方案和通信方案。并在此基础上将图像缺陷识别算法应用于后期的电力设备图像检测工作,进而建立起一套完整的电力设备缺陷智能识别系统。

计算机智能化图像识别技术窥探

随着现代信息技术的不断发展,计算机智能化图像识别技术也开始被广泛地应用。并且随着人们生活水平的不断提高,对于识别的需求也在不断地发生着变化,这也给计算机智能化图像识别技术的发展提出了新的要求。本文就针对当前计算机智能化图像识别技术的发展情况以及存在技术问题进行了详细的分析,并给出了相应的解决方式。

试析图像识别技术在人工智能中的应用

科学技术的研发和创新带来了新颖的技术和应用,在人工智能技术中,图像识别技术是一个被深入研究和广泛应用的领域。信息时代的飞速发展,推进了图像识别技术的革新,加快了图像识别技术的进步,使得其在许多科学技术领域得到了普遍使用。图像识别技术通过计算机的技术处理代替人们整理庞大的信息资料库,显著提高了工作效率,促进了人工智能技术的发展。