Page 44 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

采集、图像预处理、图像分割等一系列技术要点，保证图像处理技术有效运用，
推动其发展和进步。

二、计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用

计算机视觉技术的图像识别分析以及数据处理能力非常强大，对于推动智能
化农业机械发展发挥着重要作用。作为全球农业大国，中国对智能化农业机械的
开发和创新关系到农业的可持续发展。将智能化农业机械运用到农业生产之中，
不仅可以对农业生态环境和资源实施有效保护，还有利于发展中国现代化农业，
提升农业生产力。现阶段，中国在开展农业生产时，所消耗的人力和物力仍比较

多，即便中国农业已经实现了机械化生产，但很多农业机械仍需要通过人力辅助
的方式来完成操作，智能化农业机械的出现彻底改变了这一现状，而将计算机视
觉技术应用于智能化农业机械之中，可进一步提升农业机械自动化、智能化水平。

因此，需要加强该技术在智能化农业机械领域中的运用研究，为农业机械创新发
展提供技术支撑。
（一）计算机视觉技术概述
1. 技术组成
计算机视觉技术涉及的范围比较广泛，人工智能、心理物理学、图像处理学、

神经生物学等均在其范围之中，其主要是通过计算机技术对生物外显或宏观视觉
功能进行模拟的一项科技，该技术主要是通过计算机视觉系统实现的。其中，光
照条件主要是在测量物体特征时，需要先创造条件，从而获取清晰且便于分析和

处理的一类图像，图像通常是客观存在的三维物体在光线反射作用下向光电传感
器投射所成的影像。因此，光照条件是满足图像要求的基本前提，需要通过光照
条件获取清晰图像。图像采集方面，常用的摄像机通常属于电耦合器件，其输出
图像属于模拟电信号，通过 A/D 转换器可将模拟电信号转换为数字信号，然后
再通过平滑以及滤波等处理产生 PC 机能够有效分析的可利用信息。

2. 基于计算机视觉技术的图像处理
在利用计算机视觉技术开展图像处理的整体体系结构中，Shape from X 表示
图像纹理、边缘点、轮廓、直线、灰度以及颜色等特征中的一种，通过该特征可

以将物体三维形状进行恢复。利用摄像机可通过图像形式将需要识别的对象进行
记录，经特征检测对图像基本特征进行提取，然后利用计算机图像处理技术对图

36