基于计算机图像技术的系统识别技术应用研究被引量：4

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摘要计算机图像技术随着计算机运算能力的增强和网络信息传递的便捷性强化得到了很大的发展,在理论和实践阶段都有了较强的进步,可以应用于大部分实际的系统识别技术之中。本文从计算机图像技术的优点及其技术的突破口出发,探讨在系统识别技术当中计算机图像技术的进步所带来的跨越。

作者周林妹

机构地区长沙商贸旅游职业技术学院信息与汽车工程系

出处《信息系统工程》 2016年第10期35-35,共1页

关键词计算机图像技术系统识别技术图像技术应用智能图像识别

分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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参考文献1

1孙亮.计算机智能化图像识别技术的理论性突破[J].数字技术与应用,2013,31(6):106-107. 被引量：22

二级参考文献5

1成金勇,范延滨,宋洁,潘振宽.基于小波分析与Snake模型的图像边缘检测方法[J].青岛大学学报（自然科学版）,2005,18(1):77-81. 被引量：9
2康剑莉,陈罡,毛金明.基于Gabor小波特征的磨粒图像识别新方法[J].激光与红外,2005,35(3):190-192. 被引量：6
3柳稼航,杨建峰,单新建,尹京苑.一种基于优先搜索方向的边界跟踪算法[J].遥感术与应用,2004,19(3):209-213. 被引量：1
4李建华,马小妹,郭成安.基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法[J].大连理工大学学报,2002,42(5):626-628. 被引量：30
5杨小冬,宁新宝,谭台哲.自动指纹识别系统图像分割算法的研究[J].南京大学学报（自然科学版）,2004,40(4):424-431. 被引量：22

共引文献21

1李文桢.分子过孔数据处理方法的设计与实现[J].信息化研究,2014,40(5):51-54.
2刘进申.关于计算机智能化图像识别技术的一些探析[J].通讯世界（下半月）,2016,0(3):256-256. 被引量：7
3胡郁.基于图像分析的鼻纹特征点对比分析方法研究[J].计算机仿真,2016,33(3):314-317.
4曹永峰,赵燕君.基于GA-BP神经网络的计算机智能化图像识别技术探究[J].应用激光,2017,37(1):139-143. 被引量：25
5戴维,戴丹.基于改进模拟退火算法的木材类型识别方法[J].湖南文理学院学报（自然科学版）,2017,29(4):27-30. 被引量：1
6郭元戎.图像处理与识别技术的发展应用[J].电子技术与软件工程,2018(1):58-59. 被引量：9
7孟广仕.图像识别技术在人工智能中的应用[J].信息与电脑,2018,30(12):152-153. 被引量：18
8白鸿武.面向系统应用模式的资源调度优化算法[J].舰船电子工程,2018,38(10):45-48.
9孙越.计算机应用的发展现状和发展趋势[J].信息与电脑,2018,30(13):51-52.
10李冲,杨靖.图像识别技术在蓝莓病虫害诊断中的应用研究[J].物联网技术,2018,8(8):29-30. 被引量：4

同被引文献25

1周志艳,罗锡文,张扬,李燕芳,臧英.农作物虫害的机器检测与监测技术研究进展[J].昆虫学报,2010,53(1):98-109. 被引量：44
2温小红,谢明杰,姜健,杨宝灵,邵艳龙,何伟,刘丽,赵毅.水稻稻瘟病防治方法研究进展[J].中国农学通报,2013,29(3):190-195. 被引量：118
3黄亦其,乔曦,唐书喜,罗昭宇,张培栋.基于Matlab的甘蔗茎节特征分布定位与试验[J].农业机械学报,2013,44(10):93-97. 被引量：14
4杨会清,李明刚.基于BP神经网络的田间杂草识别技术研究[J].山东理工大学学报（自然科学版）,2014,28(2):70-74. 被引量：5
5罗陆锋,邹湘军,杨洲,李国琴,宋西平,张丛.基于改进人工蜂群模糊聚类的葡萄图像快速分割方法[J].农业机械学报,2015,46(3):23-28. 被引量：15
6石祥滨,房雪键,张德园,郭忠强.基于深度学习混合模型迁移学习的图像分类[J].系统仿真学报,2016,28(1):167-173. 被引量：61
7牛新,窦勇,张鹏,曹玉社.基于深度学习的光学遥感机场与飞行器目标识别技术[J].大数据,2016,2(5):54-67. 被引量：19
8王天辰.计算机图像识别技术的应用及细节问题[J].电子技术与软件工程,2017(19):128-128. 被引量：7
9孟广仕.图像识别技术在人工智能中的应用[J].信息与电脑,2018,30(12):152-153. 被引量：18
10徐勤涛,杨自恒,朱伟男,吴国华.基于神经网络的图像识别技术与方法探讨[J].通讯世界,2018,25(7):100-101. 被引量：1

引证文献4

1周新华.人工智能中图像识别技术的应用分析[J].电脑知识与技术,2019,15(4X):172-173. 被引量：6
2倪凡,舒彧,冯光璐.图像识别技术的应用与发展[J].产业创新研究,2020(22):44-45. 被引量：4
3李丽亚.人工智能中图像识别技术的发现与应用研究[J].长江信息通信,2022,35(1):134-136. 被引量：11
4陈自宏,邓干然,崔振德,何冯光,李国杰,王翔.基于深度学习的农作物检测识别研究现状及展望[J].现代农业装备,2022,43(2):2-7. 被引量：6

二级引证文献27

1李亚奇.计算机图像识别技术的发展现状与应用实践[J].信息与电脑,2019,0(14):30-31. 被引量：15
2李倩,甘蓉.基于图像识别和GPS技术的全自动补偿式微压计的设计[J].计测技术,2020,40(1):51-56. 被引量：3
3汪莉莉,吴帅.基于人工智能的地形目标判读[J].舰船电子工程,2020,40(11):148-152.
4王发珍,袁浩,陈刚.图像识别技术在衡器行业中的应用[J].衡器,2021,50(8):20-22.
5雷一清.人工智能中人脸识别技术应用分析[J].信息与电脑,2021,33(18):167-169.
6刘杰,于启红,戈军,王璐.基于Android图像识别系统的设计与实现[J].电脑知识与技术,2021,17(36):92-94.
7王一帆,张文译,周海滨,马向峰.图像识别技术的应用与发展[J].信息与电脑,2021,33(23):170-172. 被引量：6
8陈自宏,邓干然,崔振德,何冯光,李国杰,王翔.基于深度学习的农作物检测识别研究现状及展望[J].现代农业装备,2022,43(2):2-7. 被引量：6
9卢梦园,蔡政英.一种基于黏菌群算法的图像边缘检测方法[J].长江信息通信,2022,35(3):71-74. 被引量：2
10白艳,郭艳辉.基于人工智能的图像识别技术分析[J].电视技术,2022,46(8):140-143. 被引量：7

1李明,陈苏,张雨,张根度.计算机网络中的Push技术[J].计算机工程,2000,26(6):29-31. 被引量：13
2木晓.最新超级计算机能效排行榜Green500发布[J].高性能计算技术,2010,0(4):63-64.
3褚晓冬.VC6.0在32位机中对大数据量文件操作的扩展[J].科技资讯,2013,11(2):24-24.
4江华丽.智能家居便捷控制系统[J].电子测量技术,2016,39(4):90-92. 被引量：7
5张平,蒋烈辉,刘铁铭,谢耀滨.基于多属性决策的嵌入式操作系统识别技术[J].计算机应用,2012,32(4):1060-1063. 被引量：4
6陈静.基于智能图像处理技术的变电站GIS平台设计[J].电气应用,2015,34(2):125-128.
7罗克,闵华清.用ASP实现中文网页文本的加密与解密[J].计算机应用,2001,21(2):54-55. 被引量：1
8张静,杨薛涛,王姮,卜燕,梁峰.荧光磁粉探伤智能图像识别技术研究[J].西南科技大学学报,2014,29(2):82-86. 被引量：6
9虚拟现实:一种全新的社会发展信息技术支撑平台——专访中国工程院院士赵沁平[J].卫星与网络,2016,0(3):14-17.
10汪国华,彭嘉鸣.高清生态圈[J].个人电脑,2007,13(10B):51-52.

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