Page 96 - 基于人工智能的图像识别技术研究

基于人工智能的图像识别技术研究
Research on Image Recognition Technology Based on Artificial Intelligence

采用完全意义上的导航技术，模拟人的视觉原理来识别道路或者采用标识线识别
法，即“有线式”视觉导航，配备智能车辆视觉系统的军事装备可以被广泛应用

于军队。计算机视觉技术在视频监视报警系统中的应用可以自然地延伸到军事场
合。众所知周，对于军队而言，保密和安全工作重于泰山，尤其是在一些诸如武
器库，保密室，档案室，高级领导办公室，作战指挥室等地方。采用计算机视觉
技术支持的视频监视系统作为安全措施可以实现低成本，高效率，智能化防护。

计算机视觉还在遥控测量，精确测量，机器人视觉系统上有广泛的应用。
（三）计算机视觉面临的挑战
实际信息化技术的视觉挑战主要集中在目前的图像技术应用在图像分辨率的
检测上，现在图像分辨率由于信息化技术的出现使得其难度越来越高，因此对于

分辨率要求越来越强，通过实际的数据制造要有效地解决目前分辨率控制模式。
这就使高效的计算机视觉技术对提高以及生物活性的检测要求越来越高，通过
SSD显示的效率已经越来越差，这样的话就会要求现在我们对于实际的图像和技
术要求变得更加的苛刻，所以要丰富各种信息化技术，对于计算机图形模式的检

测进行有效地提高。

三、计算机视觉技术的图像识别

在人体的感官系统当中，视觉是最为重要的，图像就是在视觉的基础上产生
的。在过去，人们对图像进行识别和处理的主要目标是对其质量进行优化，给人
带来更好的视觉体验。当前，图像识别和处理的范围正在不断拓展，除了对图像
进行压缩与复原之外，还实现了图片的重建。美国是第一个成功运用图像技术的

国家，当地的实验室对探测器获取和发送的月球表面照片进行了处理，技术人员
在对其进行复原和校正之后，运用图像识别技术获取到了图片的色彩图，这为人
类登月活动的开展提供了重要的依据。与此同时，在医疗卫生领域，X射线设备
也运用了图像识别技术，技术人员基于计算机视觉技术，对人类脑部投影进行了

图像重建。在这之后还产生了全身扫描设备，可以获得更为清晰的图像。
（一）计算机视觉技术图像识别的特征
1.信息量比较大
在图像识别的过程当中，直接获得的信息虽然是二维的，但是这些信息的数

量比较多。在对图像信息进行处理的过程当中，还要将这些二维信息进行三维化
处理。由此可见，图像识别的运行对计算机系统的存储量和配置都有着较高的要

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