简介：摘要：无人机检测是一种人工与智能检测相结合的新型检测模式。最早运用于英国威尔士大学和英国电力咨询公司，也正因为其成本低、操作方便、维护简单等特点，逐渐开始应用于测绘、电网规划、灾害应急响应、线路架设、安全监测等电力系统任务。

简介：摘要每次强震发生时，都会导致大量的建筑物产生破坏。对震损建筑物进行快速科学的安全评估，对于地震烈度的确定、灾民安置和震后应急救援等工作，都具有非常重要的意义。然而，传统的接触性损伤检测方法如裂缝检测仪、钢筋扫描仪等)和非接触性检测方法(如全站仪等)，都需要精密仪器进行测量，因此耗时过长，不适宜用于震后大量建筑物的安全评估。对于某些震损较为严重的建筑物，出于安全考虑，无法直接靠近或进入室内进行测量，因此可获取的损伤数据有限。

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简介：摘要：为了提高气体绝缘金属封闭开关（ GIS）缺陷的检测效率，提出了一种基于计算机卷积神经网络的 GIS中典型缺陷图像识别和分类方法。利用内窥镜获取 GIS的不同类型的缺陷图像并建立相应的样本数据库。预处理数据库中的图像。设计相应的卷积神经网络，并利用预处理后的图像对卷积神经网络进行训练和测试，实现对缺陷图像的识别。应用的算法由 matlab软件实现。测试结果证明，基于卷积神经网络的 GIS缺陷图像识别方法的测试结果和样本图像的实际类型基本一致，该方法可以实现对 GIS内部缺陷类型进行检测。

简介：摘要：运动控制通常是指利用预定的规划指令和控制方案，对复杂条件下的机械运动进行精确的位置控制、速度控制、加速度控制、力矩或力的控制。由于其高精度、高速度的优点，被广泛应用于机器人控制、半导体加工、电子组装系统等领域。机器视觉是一种利用计算机模拟生物视觉的技术。机器视觉因其观察范围广、观察时间长、环境适应性强、对被观察物体无损伤等优点，被广泛应用于汽车、电子、电力、包装等行业。 将嵌入式机器视觉技术应用于运动控制系统是解决计算机视觉系统体积庞大问题的新思路。

简介：摘要：随着碳中和碳达峰发展目标的确立，各国在社会经济发展过程中对可再生能源的重视程度也越来越高。风能是一种用之不竭的可再生能源。风能的有效开发利用，越来越受到世界各地的认可与重视。中国风能资源丰富，可利用的地域分布非常广泛。我国利用风能发电起步比较晚，但在家利好政策的刺激与扶持之下，国内风电发展取得了重大进步，同时对于风电场监控系统的要求也在不断提升，尤其是数据感应与图像识别技术在风电监控中的应用需求。本文针对数据感应与图像识别技术在风电监控中的应用进行了分析。

简介：摘要：作为一种新兴的能见度观测方式，图像识别系统目前还没有普遍应用于业务观测，因此它的观测准确度还需要进一步验证。对此，本文把图像识别系统与对应位置自动站的观测结果进行对比分析，以此来验证能见度图像识别系统的观测准确度，并对视频反演结果进行本地化订正，以便将其更好地应用于气象业务。

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简介：摘要：随着工业技术的快速发展，特种设备的安全性和可靠性问题日益凸显。无损检测技术作为一种重要的保障手段，对于确保特种设备的安全运行具有重要意义。图像识别技术作为无损检测领域的一种新兴技术，其在提高检测精度、降低检测成本等方面具有显著优势。本文深入探讨了图像识别技术在特种设备无损检测中的研究与应用，包括其基本原理、技术特点、应用现状以及面临的挑战等，以期为相关领域的进一步研究提供参考。

简介：摘要：探讨了基于深度学习的大数据图像识别技术在实际应用中的研究进展。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），已在处理大规模图像数据方面取得显著成就。分析了这些技术在图像分类、目标检测和图像分割等领域的最新应用，重点讨论了面临的挑战及其解决方案，以及未来发展方向。

简介：摘要：随着社会对安全需求的不断提升，安防系统的重要性日益显著。传统的安防系统在应对复杂多变的安全威胁时往往显得力不从心。基于深度学习的图像识别技术以其强大的特征提取和模式识别能力，为现代安防系统注入了新的活力。本文旨在探讨深度学习技术在安防领域的应用及其带来的效益，具体分析了其在实时监控、异常行为识别和决策支持方面的应用。研究表明，深度学习技术在提升图像识别精度、减少误报率和提高响应速度方面具有显著优势，能够有效提升安防系统的整体效能。通过实例分析和实验验证，本文进一步探讨了深度学习技术在不同安防场景中的具体应用效果，指出了当前存在的挑战及未来发展方向。

简介：摘要：如今，计算网络已经在社会各个行业得到普遍的应用。但是，在使用计算机网络过程中时常会出现一些故障，给人们的学习与工作带来不利影响。因此，我们在学习计算机网络知识时，除了要掌握基本的操作技术以外，还应能够准确识别各类计算机网络故障原因，并采取相应的解决措施，以确保计算机网络时刻处于稳定运行的状态，充分发挥其应有的作用优势。

简介：摘要：人工智能识别技术属于计算机人工智能领域的关键技术，在当前科技水平不断提升的背景下，该项技术也到了快速发展，并且也应用到了社会多个领域当中，推动着人类社会的发展进步 .然而由于计算机人工智能识别技术的发展时间并不长，许多核心环节问题依旧未能很好解决，也就导致其在应用中存在瓶颈，进而给使用者带来不小困扰 .鉴于此，文章将主要针对目前计算机人工智能识别技术的应用及其中存在的瓶颈展开分析，希望能够为相关研究人员提供参考 . 关键词：计算机 ;人工智能识别技术 ;应用 ;瓶颈 　　 1 计算机人工智能识别技术的应用现状 　　一是，无生命特征的技术实践。从现阶段我国技术实践来讲主要包括三项内容：条形码识别技术、智能卡技术、射频识别技术，其中条形码识别技术的应用最为广泛，微信等 APP的二维码以及条码的实现都基于该项技术，条形码识别技术的应用可以将加到信息容量的文字信息集中显示，提升了信息密度，而且具有自动纠错能力，对于提升信息识别以及采集的准确性、效率都发挥着重要的作用。智能卡技术的核心也是智能化自动识别，其是一种集成电路卡，具有自动、独立储备以及运算功能，与计算机的结合，可以实现其智能化自动信息采集、處理、传输、管理等功能，该技术在物理领域有着较为广泛的应用 [1]。而射频识别技术，这项技术通过非接触式对符号进行自动识别，可以直接通过无线电信号对物品上的信息进行识别，可以发挥自动识别与跟踪的功能。 　　二是，有生命特征的技术实践。如声音识别技术、指纹识别技术、人脸识别技术等。其中，声音识别技术在计算机人工智能识别技术体系中也属于一种非接触式识别技术，其以声音作为主要对象，通过辨别声音的特征，如音质、音调等的识别进行操作控制等。当前，声音识别技术在计算机软件、移动终端软件程序上的应用较为广泛，成为一种新型控制与识别方式。指纹识别技术是以指纹这一生物特征作为身份识别的媒介，提升了身份识别的安全性，在诸多精密验证中的应用较为广泛 [2]。人脸识别技术是一项将人脸视觉特征信息作为识别媒介的识别技术手段，在现阶段的发展中，手机等身份验证环节的应用都较为广泛。 　　

简介：摘要 :随着计算机、人工智能技术的快速发展和普及，计算机人工智能识别技术也不断地推陈出新，并在许多领域得到了推广和应用，为人们的生活和工作带来了极大的便利。对计算机人工智能识别技术进行了阐述，并就当前的技术应用实践展开分析，对其应用瓶颈和解决对策给予分析和探讨。

简介：摘要 :随着计算机、人工智能技术的快速发展和普及，计算机人工智能识别技术也不断地推陈出新，并在许多领域得到了推广和应用，为人们的生活和工作带来了极大的便利。对计算机人工智能识别技术进行了阐述，并就当前的技术应用实践展开分析，对其应用瓶颈和解决对策给予分析和探讨。

简介：摘要:计算机人工智能识别技术的有非常广泛的应用范围，因为很多领域中，识别是重要的环节，只有准确识别才能合理应用技术，后续的工作才能顺利展开。计算机人工智能识别技术主要包括两种类型，即无生命特征的技术和有生命特征的技术，其中，无生命特征就是不会有生命迹象，而仅仅是技术性存在，即机器翻译、二维码识别技术和基于神经网络的识别；有生命特征的技术则会与生命迹象有关，即面部识别技术、语音识别以及指纹识别技术等等。在现代的社会环境环境中，应用这些技术使人们有关的需求得到满足。

简介：摘要：计算机技术飞速发展，已经在在现如今广泛得到应用，近几年来，人工智能走进了大众的视野，对计算机技术提出了新的要求，不仅在视觉上要具备很强的感知能力，还要在语言上具备更强的感知能力，将计算机技术应用于人工智能的领域，为居民生活带来更多方便。本文对人工智能以及识别系统进行认识，通过了解人工智能识别系统含义，对其应用领域进行探究，为人工智能识别技术的研究提供新的思路。

简介：摘要：深度学习的计算机视觉识别技术是当今科技领域备受关注的一个重要方向。随着深度学习算法的不断发展和硬件性能的提升，计算机视觉领域取得了许多突破性进展。这项技术的研究旨在让计算机系统能够像人类一样理解和分析图像或视频数据。基于此，本篇文章对深度学习的计算机视觉识别技术进行研究，以供参考。

简介：摘要随着科学技术的飞速发展，对计算机图像处理技术的使用已经渐渐地趋向成熟，计算机图像处理被广泛的应用到多个领域，推动了社会的进步和发展。计算机图形处理技术在工业、农业、广告传媒等领域被广泛的应用。本研究中主要分析计算机图形图像处理中Photoshop的应用。