| 标题 | 计算机图像识别技术的应用及细节问题分析 |
| 范文 | 张蓉 [摘 要] 第三次科技革命的到来预示着计算机网络技术已经发展起来，计算机图像识别技术更是朝着智能化的方向发展，变得日益成熟。这一技术的应用对于促进我国经济的高速发展，特别是在国际间的竞争愈发激烈的局面下，该技术的进步更是我国稳定国内形势以及促进各领域发展的一个重要手段。文章从计算机图像识别技术所具备的特征以及其自身发展现状出发，分析论述了计算机图像识别技术在现实中的应用以及众多细节问题，希望能够更好地促进计算机图像识别技术在未来各个领域内的运用。 [关键词] 计算机；图像识别；应用 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 079 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）19- 0184- 02 1 计算机图像识别技术的显著特征及发展现状 1.1 技术特点 计算机图像识别技术其实是计算机图像处理与识别技术的简称，也被称为IR技术。这种技术的使用核心是计算机与信息，这两种技术是目前世界上最发达的技术，其中，前者是该技术真正实现的物质载体，它承担着对图像进行分析、处理，之后正确定位不同信息的对象。IR技术可以说是社会发展以及时代前进的产物，作为一种强大的现代化技术，它能够帮助人们从众多的图像当中获得一系列具有重要价值的数据，从而促使这一技术能够在各个领域内得到更加广泛的运用。 1.2 发展现状 IR技术从产生到发展成为现在的局面主要经过了三个发展历程，第一个历程是简单的识别文本信息，第二个是开始处理数字化的信息，第三个则是识别不同的物体。第一个发展历程开始于20世纪中叶，那个时候，文本信息识别的对象主要包括字母、文字等，这个技术当时被众多领域所运用；第二个发展历程开始于1965年左右，科技的发展与进步使得数字图像渐渐被运用于图像识别这一领域，数字化的处理技术所具有的一系列优势为图像识别的进一步发展提供基础；在这两个发展阶段的基础之下，IR技术通过对人工智能的研究以及运用，探讨出一系列成功，最终实现对于信息的有效识别，之后，这一技术的运用愈发广泛。IR技术实现发展的关键是不断提高图像的识别能力。 2 图像识别技术的应用及细节问题 当前这一阶段，IR技术涉及到的领域越来越多，下面，本文主要从这一技术在一些主要领域当中的具体运用以及涉及到的许多细节问题展开探讨。 2.1 交通设施领域 交通領域涉及到的范围十分广泛，在进行交通建设的时候，图像识别技术多被运用于智能交通系统当中，这极大地促进了交通现代化的发展，在整个交通领域，它具体应用于以下几个层面。 2.1.1 道路识别 由于现实的交通路况十分复杂，因此在进行行车时，往往需要采用车载导航对各种条件之下的路况信息进行识别，而IR技术在这一领域的运用，则能够第一时间对不同的道路信息进行识别，从而更好的将信息提供给汽车司机，保障行车过程当中的安全。 2.1.2 车辆检测 车辆检测是交通监控系统有效运行的重要环节，但是如果想更好的识别以及跟踪交通路网当中的车辆，就需要正确的分割车辆，在此前提之上才能够更好的测量并分析交通流情况，换句话说，车辆检测其实是准确测量交通流当中每一类参数的基础。通过IR技术则能够很好的进行这一工作，从而为车辆数目以及行车速度等各种交通流参数实现更好的测量奠定基础。 2.2 在安防领域的应用 当今社会，人们越来越认识到安防建设的重要性，为此，安防领域也实现了高速的发展，不同的视频监控系统纷杂繁多。在应用这一类系统时，如果运用人工的手段对视频信息展开查看，这样就会极大地增加现实的劳动强度。但是，将IR技术同安防技术有机的结合在一起，就会更好的解决这一问题。通过将IR技术运用于视频智能分析系统当中，就能够通过前端的采集及分析，实现信息的提取，最终大幅度降低工作人员的工作量，实现视频监控的自动化、智能化。 2.3 在医学领域中的应用 医学与人类的健康有着密切的联系，这一领域的进步对于人类社会具有重大的意义。当前，IR技术被运用于医学领域的多种研究当中，特别是临床研究当中。如CT、手术导航技术等，都通过IR技术获得患者的病情，据此制定科学合理的手术方案，更好的在手术之前进行模拟操作。 3 结 语 我国经济的高速发展使得计算机图像识别技术也逐步走向智能化、现代化，并且，它们在各个领域当中的应用范围也越来越广，图像的现代化处理能力更是系统进行自我监控的一个重要手段。通过图像识别技术的应用，能够实现识别图像的噪声以及融合度的自动化，提高自动处理能力。伴随着越来越多模糊图像在现实生活当中的普及，IR技术在将来的各个领域将会越来越普及。希望本文的相关研究能够为进一步实现IR技术进步与发展，促现代化智能技术的提高提供参考。 主要参考文献 [1]恽鸿峰. 计算机图像识别技术的应用及细节问题研究[J]. 数字技术与应用，2016（8）：123-124. [2]蒋树强，闵巍庆，王树徽. 面向智能交互的图像识别技术综述与展望[J]. 计算机研究与发展，2016（1）：113-122. |
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