基于物联网的人工智能图像检测系统设计与实现

2022-09-11

在计算机技术飞速发展、互联网技术日益完善以及先进科学信息技术不断研发和使用等因素的共同作用下, 人类在生产和生活中所形成的人与事物、环境等之间的关系也逐渐显现出来, 所产生的海量数据资源则组成了庞大的物联网网络, 为人工智能领域的发展和普及奠定了坚实的基础[1]。如意物联网为基础设计的人工智能图像检测系统, 无论是在工作质量上、还是再工作效率上, 都要明显优于传统的图像检测系统。在图像也正提取模块中, 以物联网为基础的人工智能图像检测系统使用了智能人工像素点特征采集技术 (IAPCCT) , 并运用物联网提供的海量数据信息资源和处理运算能力分析图像像素点的所有特征, 同时将信息回馈至人工智能信号图像合成模块 (AISIS) , 而系统则会对自动合成模块生成的信号做自动转换和输出分析结果的操作, 最终实现人工智能图像的检测。

一、以物联网为基础的人工智能图像检测系统设计思路

(一) 云端图像处理分析模块的设计思路

在对基于物联网技术下的人工智能图像检测系统进行设计时, 充分运用了物联网内部海量数据资源与强大信息处理运算能力的优势, 使得该系统在对云端图像进行分析处理是, 可以获得全面、准确、及时的数据资源作为参考[2]。而云端图像处理分析模块作为物联网与终端数据之间的中转站, 需要具备以下两个方面的功能: (1) 转数据信息的功能。在对云端进行架设时, 我们首先需要考虑的问题就是确保系统终端采集的特向特征信息有足够的储存空间, 且能够随时被我们获取, 并与物联网内部的信息资源进行比较分析。 (2) 调取物联网资源的功能。云端作为终端数据与物联网之间的连接媒介, 如果无法调取物联网内部的所有信息资源, 那么就有可能限制系统调取物联网数据信息与上传图像数据信息进行比较分析的能力。因此, 调取物联网功能依然是云端图像处理分析模块的核心功能之一。

(二) 图像特征采集模块的设计思路

图像特征采集模块指的是以物联网为基础的人工智能图像检测系统中云端平台图像处理模块, 该系统图像信息采集模块运用了智能人工像素点特征采集技术 (IAPCCT) , 它能有针对性的采集所选区域的图像特征、将图像源特征作为重点分析采集对象等功能。这样一来, 就有效地避免了传统图像采集模块中需要上产整幅图像才能实现信息采集的弊端, 为图像分辨率和利用价值的增强提供了有利的保障。

图像信息主要有大量的数据载点组成, 且每个载点的数据信息之间都存在着一定的差异, 因此, 载点不同, 所呈现的像化因子也有所不同, 而像化因子又会根据的排序方式构成像素, 因此, 像素既是指诸多数据信息的像化集合。因此, 我们可以根据像化集合中数据信息的排列效果, 对图像的轮廓、色差以及对比度等信息进行采集。基于物联网技术的人工智能图像检测系统主要运用了智能人工像素点特征采集技术 (IAPCCT) ) 和特普勒特征抓取算法实现图像信息的采集。并在代码中增加了智能人工学习代码, 使该系统的特征采集模块同时具备了特征累计分析的能力, 有效提升了系统采集图像信息的精准性和灵敏性[3]。此外, 系统还在图像信息采集模块与云端图像处理分析模块之间建立了数据交互协议, 为图像数据信息的实时上传搭建了可靠地渠道, 加快了系统上传图像信息的速度。

(三) 人工智能信号图像合成模块的设计

人工智能信号图像合成模块 (AISIS) 是基于物联网人工智能图像检测系统中的数据结果输出模块。人工智能信号图像合成模块的主要作用是把云端架构平台处理下放的物联网分析回馈结果进行图像编码处理, 实现图像的还原、解读图像数据信息等功能。人工智能信号图像合成模块由数据信号输入通道和图像转换通道两个部分组成, 并运用人工智能技术在两个通道之间搭建数据交互平台。两个通道中的数据均为单向数据交互通道, 即数字信号到图像信号之间的单向转换。同时系统还运用了将人工智能信号图像合成模块 (AISIS) 代码与前端窗口化代码捆绑写人的技术, 有效的增强了代码的灵活能力、学习能力以及计算能力, 是整个图像检测系统具备了高智能、高效率的图像识别能力[4]。

二、以物联网为基础的人工智能图像检测系统功能的实现

运用仿真实验测试以物联网为基础设计的人工智能图像检测系统的功能, 将测试结果与传统图像检测功能的结果进行比较分析, 判断以物联网为基础的人工智能图像检测系统在图像检测中的性能和效率[5]。测试平台计算机配置为:CPU6200M主频3.4Hz, 内存DDR316004G, 系统windows764bit旗舰版。测试结果如下: (1) 传统图像检测系统不支持失真图像和低分辨率图像的检测, 以物联网为基础的人工智能图像检测系统支持失真图像与低分辨率图像的检测; (2) 传统图像检测系统检测图像的平均速度为300s/组, 以物联网为基础的人工智能图像检测系统检测图像的速度为30s/组; (3) 传统图像检测系统检测图像的精准度为87%, 以物联网为基础的人工智能图像检测系统检测图像的速度为100%;第四, 传统图像检测系统检测图像的软件运行资源为CPU是用率20%、内存使用率30%, 以物联网为基础的人工智能图像检测系统检测图像的软件运行资源为CPU是用率5%、内存使用率10%。因此, 以物联网为基础的人工智能图像检测系统在图像识别能力、检测图像速度、检测图像精准度以及缩减检测成本的能力等均要明显优于传统的图像检测系统。通过以上所论述的内容可以得出, 基于物联网技术下的人工智能图像检测系统具有较高的图像识别能力和图像检测能力, 它能在缩减图像检测成本的同时, 提升图像检测的效率和质量, 充分体现了人工智能技术的优势。同时, 物联网技术的运用, 还使该图像检测系统在运行速度和运行精准度得到了有效的提升。此外, 为了测试基于物联网的人工智能图像检测系统的稳定是, 文章还对该系统120天的图像检测结果进行了分析论证。测试平台计算机配置为:CPU6200M主频3.4Hz, 内存DDR316004G, 系统windows7646it旗舰版。测试结果显示, 基于物联网的人工智能图像检测系统在运行的过程中具备了极强的稳定性和可实施性, 值得我们在今后的工作中不断推广和使用。

三、结束语

文章根据传统图像检测系统存在的不足, 设计了以互联网技术与人工智能技术为基础的图像检测系统, 并对该系统的云端模块、图像特征采集模块以及人工智能信号图像合成模块 (AISIS) 的设计原理进行了详细的论述。同时, 文章还通过实际测试的方证明以互联网技术与人工智能技术为基础的图像检测系统在运行能力和稳定性能等方面的优势, 结果显示人工智能图像检测系统设计各项性能指标都明显由于传统的图像检测系统, 满足当前使用行业日益增长的图像检测需求。

另一方面, 值得我们关注的是, 受物联网技术发展时间短、人工智能技术含量高等因素的影响, 在实际使用的过程中, 依然存在着诸多影响该图像检测系统检测性能和稳定性能的因素。身为使用此项技术工作人员的我们, 必须在今后的工作中不断总结和积累工作经验, 积极完善自身的专业知识和技术水平, 以便于可以在使用过程中及时发现影响该系统运行质量和运行效率的因素, 并采取行之有效的措施加以应对, 为该系统在市场上的全面推广和使用提供充足的人力资源保障。

摘要：传统用于图像检测系统的算法主要是小波能算法, 小波能算法的类图像检测系统计算方法很容易受到图像边缘噪声和背景种类的影响, 存在着分别率低、图像检测速度慢、图像检测精准度低以及图像识别能力差等缺点, 已不能满足当前人类对图像检测的需求。在物联网技术、人工智能技术飞速发展这一因素的推动下, 以物联网为基础的人工智能图像检测系统已形成, 有效的增强了图像检测系统的精准度和及时性, 弥补了传统图像检测系统的不足。文章在参考前人研究结果的基础上, 对物联网人工智能图像检测系统设计和图像检测功能的实现等问题进行了详细的论述, 为物联网人工智能图像检测系统的广泛使用, 提供可靠的参考依据。

关键词：物联网,人工智能,特征提取,图像检测