期刊文献⁺

任意字段

题名或关键词

题名

关键词

文摘

作者

第一作者

机构

刊名

分类号

参考文献

作者简介

基金资助

栏目信息

基于人工智能的图像识别技术探究被引量：5

下载PDF

导出

摘要随着计算机人工智能技术的不断发展,基于人工智能的各种应用层出不穷,其中图像识别技术便是生活中应用最为广泛的一种。图像识别是指利用计算机系统来完成图像匹配识别,从而适配各种应用的技术,与人类识别相比,人工智能使其更加精准和高效,已广泛应用于国民经济的各个领域。本文从图像识别的流程讲起,就各种识别方式进行论述,并对未来的图像识别发展进行了展望。

作者牛张哲

机构地区邯郸市致远中学

出处《通讯世界》 2019年第1期218-219,共2页 Telecom World

关键词人工智能图像识别特征提取

分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

引文网络
相关文献

参考文献6

1刘万军,梁雪剑,曲海成.基于双重优化的卷积神经网络图像识别算法[J].模式识别与人工智能,2016,29(9):856-864. 被引量：35
2赵水红.基于图像的车祸事故人工智能识别系统的设计[J].电脑知识与技术,2016,12(1X):221-223. 被引量：4
3覃天足.基于人工智能的景物识别算法[J].电子世界,2018,0(1):43-44. 被引量：2
4武煜博.图像识别技术发展与应用[J].电子技术与软件工程,2017(4):86-86. 被引量：9
5卢少坤,李荣华,施欧文,王春琳,母昌考,宋微微,王斌,徐建瑜.基于图像识别技术研究不同海区三疣梭子蟹甲壳白色斑纹特征及蜕壳前后斑纹特征的变化[J].水产学报,2018,42(2):257-266. 被引量：5
6秦丰,刘东霞,孙炳达,阮柳,马占鸿,王海光.基于深度学习和支持向量机的4种苜蓿叶部病害图像识别[J].中国农业大学学报,2017,22(7):123-133. 被引量：38

二级参考文献46

1刘金海,王安利,王维娜.金鱼总色素及色素组分的比较研究[J].水生生物学报,2007,31(1):73-77. 被引量：21
2刘爽,薛淑霞,孙金生.黄海和东海三疣梭子蟹(Portunus triuberbuculatus)的AFLP分析[J].海洋与湖沼,2008,39(2):152-156. 被引量：17
3王庆恒,邓岳文,杜晓东,符韶.马氏珠母贝4个壳色选系F_1幼虫的生长比较[J].中国水产科学,2008,15(3):488-492. 被引量：38
4高保全,刘萍,李健,戴芳钰,罗云,戴艳菊.三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)不同地理种群内自繁和种群间杂交子一代生长性状的比较[J].海洋与湖沼,2008,39(3):291-296. 被引量：18
5黄永政.鱼类体色研究进展[J].水产学杂志,2008,21(1):89-94. 被引量：23
6苏杰,王丙勤,郭立.数字图像的纹理特征提取与分类研究[J].电子测量技术,2008,31(5):52-55. 被引量：17
7罗皓飞.温室内病虫害的光学监测[J].农机化研究,2008,30(11):71-72. 被引量：10
8吴惠仙,徐雪娜,薛俊增,董双林,王芳.中国沿海三疣梭子蟹的遗传结构和亲缘关系分析[J].海洋学研究,2009,27(3):48-53. 被引量：10
9雷宝权,杨丽华,程咏梅,赵春晖,吴燕茹.基于SVM与颜色/纹理组合特征的景物识别算法[J].计算机科学,2009,36(10):274-276. 被引量：4
10杨景玲.海洋动物的色彩信号[J].大自然探索,2010(3):34-41. 被引量：1

共引文献86

1孙卫红,黄志鹏,梁曼,邵铁锋.基于颜色特征和支持向量机的蚕茧分类方法研究[J].蚕业科学,2020,46(1):86-95. 被引量：16
2罗奇.基于深度学习的蘑菇种类识别算法研究[J].中国食用菌,2019,38(6):26-29. 被引量：4
3抓住机遇深化改革推动邵阳市包装工业稳步发展[J].湖南包装,2000,15(1):10-11.
4田亮,张任.平移校正下印刷图像缺陷检测优化仿真[J].计算机仿真,2019,36(1):409-412. 被引量：2
5刘万军,梁雪剑,曲海成.自适应增强卷积神经网络图像识别[J].中国图象图形学报,2017,22(12):1723-1736. 被引量：27
6熊红凯,高星,李劭辉,徐宇辉,王涌壮,余豪阳,刘昕,张云飞.可解释化、结构化、多模态化的深度神经网络[J].模式识别与人工智能,2018,31(1):1-11. 被引量：8
7安强强,郑敏.基于深度学习的图像识别研究[J].自动化与仪器仪表,2018,0(3):115-118. 被引量：26
8刘瑾蓉,林剑辉,李婷婷.基于卷积神经网络的银杏叶片患病程度识别[J].中国农业科技导报,2018,20(6):55-61. 被引量：5
9杜娟,唐岱.基于图像识别的山地城市绿色空间景观生态破损区域监测技术[J].现代电子技术,2018,41(12):67-70. 被引量：2
10杨梅,谭泽富,蔡黎.基于自适应形状上下文特征的实时杆号识别[J].计算机工程与应用,2018,54(12):187-191. 被引量：4

同被引文献24

1潘巍,王阳生,杨宏戟.基于信息融合技术的集装箱号码自动识别系统[J].计算机工程,2007,33(4):209-211. 被引量：3
2沈新琴.建设绿色港口的对策思考[J].科技资讯,2009,7(25):228-228. 被引量：9
3黄微,李瑞,孟佳林.大数据环境下多媒体网络舆情传播要素及运行机理研究[J].图书情报工作,2015,59(21):38-44. 被引量：114
4庄哲耕.人工智能之图像识别[J].厦门科技,2016,0(6):18-26. 被引量：3
5陈锐,林达.基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位[J].四川理工学院学报（自然科学版）,2017,30(1):32-37. 被引量：5
6张品生,谷东格.面目标图像自动匹配跟踪算法实现[J].中国科技信息,2017(6):31-33. 被引量：1
7刘万军,刘大千,费博雯.判别外观模型下的寻优匹配跟踪算法[J].模式识别与人工智能,2017,30(9):791-802. 被引量：3
8谌志华.基于大数据的网络舆情分析系统[J].现代电子技术,2017,40(24):15-17. 被引量：9
9李鹏,叶方跃,李剑乔,陈展鹏.基于小波子带模型匹配的同水域下目标探测[J].电子测量与仪器学报,2017,31(11):1860-1868. 被引量：5
10王红星,栗东奎.一种基于ARM的羽毛球边线辅助检测系统的设计[J].自动化与仪器仪表,2018,0(4):139-142. 被引量：1

引证文献5

1乔庆鹏.人工智能在大数据时代网络信息研究中的应用[J].河南教育学院学报（自然科学版）,2020,29(3):33-35. 被引量：2
2徐颖慧,晋国卿.多特征级联图像数据库目标人工智能匹配仿真[J].计算机仿真,2021,38(3):437-441.
3朱江.智能内河码头自动化和信息化的建设与发展[J].通讯世界,2021,28(2):225-228.
4赵兵.基于人工智能技术的基建安全管控与违章识别[J].数字技术与应用,2022,40(2):237-239. 被引量：1
5宋春雷,张嘉轩,付新航,徐嘉仪.基于图像处理的羽毛球发球高度检测技术[J].南京体育学院学报,2024,23(7):65-68.

二级引证文献3

1陈文静,孙远灿,牛鑫科.大数据时代下人工智能的应用[J].无线互联科技,2022,19(4):74-75. 被引量：1
2冯燕青.大数据时代人工智能在网络信息检索中的应用[J].科技创新与应用,2023,13(3):165-168. 被引量：2
3李秀.煤矿智能测控系统设计与应用[J].冶金与材料,2024,44(7):100-102.

1范子炎.计算机人工智能技术的应用与发展[J].电子乐园,2018(3):61-61.
2张盼婷.以高中生视角探索计算机人工智能技术的应用与发展[J].电子乐园,2018(3):324-324.
3刘居贤.计算机人工智能技术在人体识别方面的发展应用[J].环球市场信息导报,2018,0(41):244-244. 被引量：2
4顾潘龙,史丽红.基于PCA及k-邻近算法的复杂环境数字手写体识别[J].电子技术（上海）,2018,47(10):38-42. 被引量：4
5李慧,鲁茂.四川省精准扶贫政策的效应跟踪研究[J].西部学刊,2018,0(12):31-36.

通讯世界

2019年第1期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...

;

使用帮助返回顶部