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基于物聯(lián)網(wǎng)的人工智能圖像檢測系統設計與實(shí)現
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作者:
作者單位:

廣州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP18

基金項目:

2015年廣東省公益研究與能力建設專(zhuān)項資金《基于標識分離與映射網(wǎng)絡(luò )模型的物聯(lián)網(wǎng)信息安全技術(shù)研究》


Based on the Internet of things of image detection system design and implementation of artificial intelligence
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    摘要:

    物聯(lián)網(wǎng)絡(luò )的建立促使人工智能領(lǐng)域取得飛躍性進(jìn)展。傳統圖像檢測方法利用小波能算法進(jìn)行背景與邊緣噪聲劃分方式進(jìn)行圖像檢測,存在低分辨率圖像檢測精度低、檢測速度慢、缺乏圖像深度分析等一系列問(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)人工智能發(fā)展迅速的環(huán)境下,提出基于物聯(lián)網(wǎng)的人工智能圖像檢測系統設計。采用智能人工像素點(diǎn)特征采集技術(shù)(IAPCCT),對圖像進(jìn)行逐點(diǎn)特征提取,運用物聯(lián)網(wǎng)豐富數據量資源與處理運算能力對采集圖像像素點(diǎn)進(jìn)行特征分析回饋,回饋信號經(jīng)人工智能信號圖像合成模塊(AISIS),對信號做圖像轉換處理并輸出分析結果完成圖像檢測。通過(guò)仿真實(shí)驗測試證明,基于物聯(lián)網(wǎng)的人工智能圖像檢測系統設計具有圖像檢測率高、識別準確度高、運行穩定、處理高效等優(yōu)點(diǎn)。

    Abstract:

    the content of the network to establish leap progress led the field of artificial intelligence. Traditional algorithms of image detection method using wavelet can classify background noise and the edge image detection, in the form of low resolution images, such as low detecting precision and test speed is slow, lack of depth image analysis and a series of problems. Internet environment, the rapid development in artificial intelligence is proposed based on iot image detection system design of artificial intelligence. Using intelligent artificial pixel characteristic collection technology (IAPCCT), point to the image feature extraction, using Internet of rich data resources and deal with the power of collecting image pixel features analysis feedback, feedback signals by artificial intelligence image synthesis module (AISIS), the signal to do image conversion processing complete results of the analysis and the output image detection. Through the simulation test proves that the artificial intelligence image detection system design based on Internet of things has high image detection rate, high identification accuracy and stable operation, processing efficiency, etc.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

張華.基于物聯(lián)網(wǎng)的人工智能圖像檢測系統設計與實(shí)現計算機測量與控制[J].,2017,25(2):15.

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歷史
  • 收稿日期:2016-09-14
  • 最后修改日期:2016-10-11
  • 錄用日期:2016-10-12
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-03-08
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