简介：摘要：本文介绍了传统NAS-RIF算法的原理，针对NAS-RIF算法对噪声敏感的不足，加入正则化参数，改进了NAS-RIF算法，实验结果证明，与传统的复原算法相比，改进后的算法图像复原效果较好，峰值信噪比和复原后的视觉效果较优，图像细节清楚度有所提高，证明了改进算法的有效性。

简介：摘要：基于卷积神经网络的隐写分析能够实现更高维特征的表达，提高检测精度方面取得了突破性的进展。本文首先阐述了隐写分析的历史背景、研究意义和研究现状，然后对隐写分析目前使用的两种主要方法进行了归纳和总结。最后，详细阐述了目前基于卷积神经网络的隐写分析技术存在的不足和面临的威胁，并以此为基础，讨论了下一步隐写分析可能的研究方向。

简介：摘要：本文研究了基于人工智能的深度学习的红外图像特征点匹配方法。通过选择合适的数据集和预处理技术，本文设计了卷积神经网络（CNN）架构，并采用特征点匹配算法和特征转换方法进行匹配。通过实验评估和性能比较，结果表明基于深度学习的方法在红外图像特征点匹配方面取得了显著的性能提升。本研究的成果对于红外图像处理和特征点匹配领域具有重要意义。

简介：摘要：随着人工智能应用在工业领域的深度下沉，轨道交通行业在智能应用、智能运维等领域，通过技术创新助力现车智能化运维，提升车辆自检测、自诊断智能化水平。为增强车载PHM模型可快速移植、可靠、高效部署应用能力，针对视频类数据，以图像识别模型为依托，通过搭建地面验证平台，完成软件系统、模型地面阶段的充分验证。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：摘要：本文提出在光学图像加密处理中应用压缩感知理论，并联合应用双随机相位编码技术，对图像进行多重加密处理。通过应用压缩感知理论创建随机测量矩阵，将其作为密钥，对图像进行加密处理，并利用Arnold变换进行二次加密处理，同时，联合应用4f光学系统进行双随机相位编码，据此对图像进行多次加密，以降低采样数据量，提升密钥响应敏感度，确保能够抵御攻击。

简介：摘 要：随着交通行业和汽车技术的不断创新和飞速发展，汽车的保有量不断增加，加剧了道路的通行压力和交通事故发生的概率。基于无人驾驶理念的汽车主动安全控制技术和各类防撞技术的研发不断推进，也取得了较为显著的成果。图像识别技术可对道路和车辆进行识别，帮助实现车辆防撞预警，实现安全控制。本文首先对图像识别技术和车道偏离检测技术进行研究，对道路进行识别并设计了TLC 纵向偏离算法，结合预警模型对车道偏离情况进行准确判断和提醒。

简介：【文章摘要】：本文提出了一种基于YOLOv5的地铁车厢内客流密度检测方法。为了缓解地铁站内候车区域的客流分布不均导致的拥堵情况，将YOLOv5目标检测模型应用于车厢内人群密度的检测，利用卷积神经网络在图像中识别人群的位置和数量，并根据目标检测结果计算客流密度，实时进行拥挤度状况反馈，引导乘客前往人数较少的车厢对应站台排队候车。此方法在客流密度检测任务上具有较高的检测精度和较快的检测速度，在得到人群数量后自动分为四个拥挤度，以图像形式显示，可以实现实时客流密度监测，对车站的运营管理策略方案提出了一些建议，并保障乘客出行的安全，提高了候车舒适度。

简介：摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别算法已经成为了许多领域的关键技术。神经网络作为一种强大的模式识别工具，在图像识别任务中发挥着重要作用。随着神经网络模型的不断扩展和复杂化，算法的性能优化成为了一个紧迫的问题。本研究旨在对基于神经网络的图像识别算法进行优化研究，以提高其准确率和效率。介绍神经网络在图像识别中的基本原理和应用场景。将深入探讨当前常用的图像识别神经网络模型，将重点关注神经网络算法优化的方法与技术，损失函数的设计、正则化技术和参数优化等。

简介：摘要：针对深度学习下的图像识别技术，分析图像识别和卷积神经网络的工作原理。通过了对AlexNet模型、ResNet模型、MobileNet卷积模型的学习，总结了三种算法模型的各自特点，实现了深度学习环境的搭建，最后进行实验对比三个模型的分类准确率和训练效率，为深度学习下的图像识别算法研究提供参考。

简介：摘要：本文介绍了一种基于图像识别的创新火灾自动报警系统，旨在利用深度学习技术对监控摄像头捕获的场景进行实时分析，从而准确识别火灾迹象并及时发出警报。通过系统的实时监测和分析，该系统能够极大地提高火灾的发现和处置效率，有效减少了人员伤亡和财产损失。与传统的火灾报警系统相比，本系统具有更高的准确性和灵敏度，能够在火灾初期就发出警报，使得火灾应急响应更加迅速和有效。该系统还具备智能学习能力，可以不断优化识别算法，提高系统的性能和稳定性。

简介：

简介：摘要：图像传感器具有一定抗干扰能力，具有较强的鲁棒性，尤其像偏振传感器、红外传感器等，提高了物体信息提取与提取的成功率。图像传感器对当前生活中图像数据采集提供了很多的便利，其不仅能够对一些目标的表面和几何形状进行检测，还能够对目标的物理性质进行检测，灵敏度高。但在图像传感器数据采集过程中，难免受到多种因素干扰，如：到主点位置与理想位置偏移情况、镜头畸变、大气流动等因素，导致成像结果出现误差。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，电子图像识别已经取得了显著的进步。本文系统地研究了深度学习模型与算法在图像识别中的应用，并探讨了提升模型性能和识别精度的多种策略。首先，我们深入分析了卷积神经网络（CNN）的架构优化，通过调整网络的深度、宽度和连接方式，显著提高了模型的处理能力和精确度。其次，论文探讨了迁移学习和预训练模型的重要性，证明了这些模型在加速特定图像识别任务中的有效性。此外，增强学习和对抗性训练策略被证实可以在复杂环境下提高模型的鲁棒性。在优化技术方面，本文详述了数据预处理与增强的必要性，讨论了优化算法和超参数调整的策略，并分析了模型评估与性能监控的关键性。这些研究展示了深度学习技术在图像识别中的高效应用及面临的挑战，为未来的研究方向提供了理论基础和实践指南。

简介：摘要：该技术成果开发完成日期：2023年1月14日，首次发表日期：2023年1月15日

简介：  摘要：随着计算机视觉和多媒体技术的发展，视频图像拼接与融合技术在虚拟现实、增强现实、全景监控等领域得到了广泛应用。为了实现实时、高效的视频图像拼接与融合，本文提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的视频图像实时拼接与融合算法。该算法采用模块化设计，通过硬件描述语言（HDL）实现各个功能模块，并在FPGA芯片上进行验证。实验结果表明，该算法能够实现高清视频图像的实时拼接与融合，具有较高的性能和稳定性。

简介：摘要

简介：摘要：道路障碍检测技术的应用主要是人机器人、道路无人自动巡视设备及无人驾驶等领域提供必要的支撑，通过感知设备对道路周边环境的障碍物进行检测与识别，确保检测的精确性与准确性，为驾驶人员提供相对稳定与安全的行车环境，切实保证人员的生命及财产安全。基于此，文章重点基于图像识别的道路障碍检测方法，以期为相关人员提供一星参考。

简介：摘要：本文探讨了图像识别技术在铁路信息化建设中的应用前景与挑战。通过分析图像识别技术的最新进展，结合铁路行业的实际需求，提出了构建智能化铁路监控与管理系统的方法。该系统能够自动检测轨道状态，识别列车信息，以及预警潜在的安全隐患，从而提升铁路运营效率和安全性。本文还讨论了数据隐私、算法优化等关键问题，并展望了未来铁路信息化的发展方向。

简介：