計算機智能化圖像識別技術探析

公安部第三研究所 史瑤

信息時代下我國陸續出現了多種計算機技術，這些技術下衍生了更多新技術，擴大了技術應用范圍，帶動了諸多工作的變革。目前，在生產生活的很多方面均利用了圖像識別技術，這一技術的應用范圍廣、效果好，不論在當前及未來都有較大的發展空間和潛力。但目前的技術條件下計算機智能化圖像識別技術有一定的發展不足之處，未來需從這些方面展開創新與探索。基于此，本文重點分析了計算機智能化圖像識別技術的原理、特點及應用，對推廣此技術具有指導與借鑒價值。

互聯網時代下衍生了很多智能化技術，對提高計算機圖像識別的智能化水平具有重要意義，能根據人們對圖像的需求提高圖像質量。結合當下的技術發展情況，圖像識別具有技術融合性特點，包含計算機、識別處理、智能化技術等，可將圖像圖形信息轉換為計算機數字信號，再由相關模塊處理數據實現分類匹配，這一過程中的圖像處理速率高且圖像質量佳。當前技術發展的過程中，智能化圖像識別技術越發成熟，在許多領域都有成功的應用，未來需持續研究該技術，以擴大其應用范圍。

1 計算機智能化圖像識別技術概述

1.1 技術原理

智能化圖像識別技術為信息時代下的技術產物，在將該技術應用于各個領域時，計算機強大的信息處理能力為基礎和前提。因此，為提高圖像處理水平，使處理后的圖像質量可滿足實際的使用需求，在實際的工作中需合理應用圖像處理技術，如在圖像識別中應用低照度處理技術，圖像處理速率和質量都有所提高。當前的很多監控設備中都利用了圖像識別技術，圖像清晰度大大提高，可發揮監控在安全防護等方面的作用。

當前社會經濟穩步發展的過程中，計算機智能化圖像識別技術應用較為普遍，但結合技術應用情況，神經網絡法、結構法、統計法幾種形式較為常見，每種方法各有特點，在實際的工作中需視情況來選擇。當前時代發展迅速，圖像信息技術呈現復雜性特征，有關人員開始探究智能化方向，且取得了一定的發展成效，如在圖像處理、識別方面的智能化水平顯著提高。但智能化條件下需參考圖像特點，建立完善的數學模型，在此基礎上統計圖像的構成元素，由計算機處理、分析圖像所存在的規律，實現專業化處理。

1.2 特征與優勢

1.2.1 特征

通常來說，將計算機智能化圖像識別技術用于圖像識別，可自動將目標圖像轉化為多個二維碼組，一旦想在任意進度下進行圖像轉化，計算機智能化圖像識別、處理技術必不可少，二者相互結合后可得到數字化信息。近年來，計算機智能化圖像識別的精度有所提高，能在實際的工作中高質量處理圖像，合理應用該技術，能提高圖像清晰度、分辨率，如對圖像有特殊要求，還能根據需求進行放大或者縮小等操作。從這一角度，計算機智能化圖像識別技術可以以線性或者非線性方式識別高精度子圖像，得到高質量圖像。

1.2.2 優勢

（1）較高靈活度。計算機在處理圖像方面雖具有便捷性、高效性特點，但在具體處理時卻需要根據對圖像的現實需求展開對應操作。通常來說，圖像信息的來源廣泛，但無論圖像信息來自哪一方面，計算機系統的有關模塊可規范處理信息。另外，不論圖像信息有何種特點，利用計算機都可達到智能化處理的目標，特別是在線性與非線性運算條件下，能組合二維數據，利用該數據再經由專業化處理可提高圖像質量[1]。因此，計算機智能化圖像識別技術具有高度的靈活性，在不同場合、面對不同類型、來源的圖像信息，都可利用此技術來處理。

（2）技術成熟化。在各個領域應用計算機智能化圖像識別技術時，人們雖對處理過程有一定的關注，但顯然對最終狀態的關注度更高。時代進步的過程中，圖像識別技術越發成熟，在識別各類圖像時能同步識別各類相關因素，達到精準、高效識別的目標。通過智能化圖像識別，即使面對高度復雜的圖片處理需求，也能達到標準。另外，相對成熟且深入的技術，可減小識別和處理圖像過程中不利因素的干擾，保障圖像識別和處理期間信息的高度傳輸。

（3）極高的準確度。當前技術雖有顯著發展，但其還存在一定的發展不足之處，很多情況下僅能利用簡單數字化技術處理圖像。依據實際情況，計算機系統可將有關圖像轉化為32 位，滿足各類用戶對圖像處理的現實需求，發揮圖像識別中計算機智能化圖像識別技術的高精度優勢。

2 計算機智能化圖像識別技術的應用

2.1 文學藝術領域

現今社會文學藝術行業高速發展，在文學藝術的很多領域，計算機智能化圖像識別技術有一定應用，如廣播環節可利用此技術處理拍攝畫面，得到高分辨率圖像，滿足實際需求。計算機系統的功能多樣，如采集與加工圖像，無論是靜態還是動態圖像，處理效果都相對理想，最終得到的圖像能以視頻形式呈現[2]。此外，計算機在智能化圖像識別方面，還可利用既定的程序快速、精準地識別出文件中的誤差、錯誤，從而采取一定的調整措施，提高圖像質量。美術作品中引入智能化圖像識別技術，可根據實際工作中對圖像的需求調整作品的色彩、像素，使美術作品更為逼真。當然，動畫制作、服裝設計等方面也有智能化圖像識別技術，未來技術進步的過程中，這一技術將被應用到更多環節。

2.2 交通領域

近年來我國的城市化步伐加快，大量人口涌入了城市，為滿足城市內人們的通行需求，加強交通建設十分關鍵。人民生活水平提高的過程中，汽車走進了千家萬戶，城市內上下班、節假日往往面臨較大的交通壓力。為了給人們創造良好的交通條件，計算機圖像識別技術也不可或缺，借助該技術交通部門可實時獲取路況與車輛信息，進而以這些信息為前提疏導交通。現階段城市規模顯著擴大，部分駕駛員不熟悉路況，影響了通行效率，面對這一情況，可借助圖像識別技術獲取信息，動態監測路況、車輛，駕駛員在獲取這些信息后可調整其駕駛操作，提高駕駛的安全性，并準確辨別方向。另外，一些情況下利用圖像識別還可檢測車輛，整合這些信息判斷某一路段的車流量大小，與此同時判定司機在駕駛期間是否有違規違章行為，起到通行預警作用，減少交通安全事故。

2.3 農業領域

農業為國民經濟體系中的關鍵構成，每年為國家創造了較大的經濟效益。農業發展步伐關乎國家經濟水平、人民生活質量，正是因為農業在國民經濟中的重要作用，當前國家越來越強調科技興農。在當前農業發展的過程中，計算機智能化圖像識別技術支持很多地區的智慧農業并取得了顯著發展，智能化技術下可動態監測糧食生長情況，如監測到糧食長勢不佳，可及時分析原因并采取施肥、除草等措施，達到對農作物全景監控的目標，為農作物生長創造良好條件。

2.4 礦山領域

我國的礦產資源豐富，礦山分布多，在礦產資源的開發過程中常常面臨諸多問題，如技術難題、安全風險。為達到礦山企業安全、高效生產的目標，有關企業也需合理應用計算機智能化圖像識別技術。根據礦山開采情況，可看到采礦區的地形地貌條件十分復雜，借助計算機等技術拍攝的礦山圖像，畫面內容多、處理難度大，而在計算機圖像識別技術下可全面整合礦山圖像信息，清晰還原現場原貌，在此基礎上指導礦山開采。計算機圖像識別技術下能整合、處理、分析和利用圖像，即使為一些未知領域的圖像，智能化模塊同樣能高效完成圖像處理，引導相關人員及時掌握礦山現場的實際情況，以這些信息為基準制定最佳的開采方案，克服現場的諸多限制。

2.5 工程建設領域

現階段市場上陸續興建了各種類型及規模的工程項目，這些項目的建設施工要求高、難度大，單純依賴傳統的施工工藝與技術難以達到最佳的施工目標。大型項目中由于面臨諸多技術、管理難題，工程企業嘗試采用了計算機智能化圖像識別技術，該技術可在施工建設中發揮關鍵作用，如借助計算機智能化，可合理安排現場作業，調配工程資源。電力工程項目中輸電線路故障頻發，傳統的人工方式下排查線路故障相對困難，當前引入計算機智能化圖像識別，可精準分析焊接誤差等，排查相對便捷、操作也相對簡單。

3 計算機智能化圖像識別技術未來的發展走向

3.1 身份識別系統

當前很多領域都應用了身份識別系統，但結合其應用情況，步態身份識別較為常見，就是以個人行走姿態作為識別標準。現階段的身份識別方面，包含多種方法，如人臉、虹膜、掌紋和指紋識別比較常見，在以步態為基準的識別模式下，完全不需要識別對象配合，能達到遠距離識別的目的，與此同時，識別對象基本不具備偽裝條件，在未來利用這一識別技術可應用于安保方面。目前的技術發展中，步態身份識別技術尚不成熟，還處在初期階段，主要應用在登記與識別上。在登記階段，關鍵應采集個人的步態信息，如在刑偵案件的偵破環節，能拍攝犯罪者的監控信息，隨后借助計算機智能化圖像識別技術分析、存儲個人的步態信息；識別環節，如計算機系統再次截獲了嫌疑人的步態信息，系統可自動將本次信息與之前存儲的信息加以對比，實現識別、確認[3]。以上兩個環節，計算機系統在采集信息時由深度相機或者普通光學攝像機完成，采集步態信息時，被采集對象可隨意行走，但相比較而言，如對象能以固定的方向行走，識別效率更高，一般情況下其識別精度都在80%以上，但其存在一定的不足，就是識別精度較弱。因此，計算機智能化圖像處理步態系統在初級篩選甄別、識別少數人數方面較為有效。在城市的各個地方安裝廣角、高清攝像頭，構建完善的身份識別系統，可起到治安管理的作用。但即使如此，計算機智能化圖像識別技術也存在偽裝、分辨率偏低的情況，在很多情況下僅采用這一技術無法達到良好的效果，還需與其他身份識別技術相結合，以快速、精準識別，及時發現安全風險并向有關部門上報，在最短的時間內處理問題。居家活動中建立身份識別系統能監測陌生人，當存在異常情況時可及時預警。

3.2 汽車領域

汽車領域計算機智能化圖像識別技術的應用是重點，在未來還有較大的發展空間，目前有一定的發展成效，如氣囊等被動化安全系統，效果顯著。依據有關數據調查，我國車禍事故的發生率較高，每年引發了較大的人員傷亡、經濟損失。從保障社會安定、降低車禍發生率角度，有關部門應逐步意識到計算機智能化圖像識別技術的優勢，并擴大這一技術的應用范圍，研發主動安全系統。在建立汽車安全系統時，需要使系統具備識別交通標識的功能。系統進入運行階段后可在車輛行駛期間借助車載攝像頭拍攝道路情況，再將拍攝的圖像上傳給系統，由系統自動識別信息，通過信息來判定、檢測道路的交通信號燈、行人、汽車、路面標識等，作為汽車通行中的駕駛輔助系統[4]。如系統監測到紅燈時將立即通知駕駛人員，或者在該車輛與其他車輛的距離過近時，立即發出警示，提醒駕駛人員注意安全。目前市場上的很多車輛都配備了該系統，但此系統中的有關技術尚不成熟，在技術不斷發展的過程中，還有較大的技術發展空間。根據現有的相關數據，計算機智能化圖像識別技術應用于汽車領域時，如天氣情況相對正常，識別交通標志牌的準確率達95%以上，而識別交通信號燈、斑馬線的準確率分別達92%、95%以上。

3.3 安防領域

當前社會經濟的各個方面，人們對安防工作提出了新的要求，在許多安防工作方面采用了諸多新技術。高新技術發展的今天，視頻監控被應用到了越來越多的領域，具有極高的普及率，在很多位置都安裝有視頻監控系統，在不同監控系統的相互配合下，消除了社會的各種安全風險，為人民創造了相對安全的條件[5]。隨著安防技術的發展，傳統人工安防技術暴露了諸多問題，逐漸被淘汰，使其開始越來越依賴計算機智能化圖像識別技術，這一技術的先進性較為突出，在一定程度上可有效克服傳統安防技術的諸多不足，保障安防工作效率。傳統的視頻監控具有分布廣、分布范圍復雜化特點，通過人工機型視頻信息分析處理技術，不僅需耗費較大的人力物力資源，還需要消耗較長的時間，無法在短時間內篩選、識別到關鍵信息。而計算機智能化圖像識別技術通過與其他技術的結合，可構建自動化視頻監控系統，利用該系統計算機可自動采集圖像，從視頻中提取到關鍵信息，進而輔助安防工作，構建一體化工作模式，提高人工安防工作效率、質量。

4 結語

信息時代穩步發展的過程中，計算機智能化圖像識別技術廣受關注，此項技術在諸多領域都有突出的應用。但即使如此，這一技術在當前還存在一定的發展問題，影響了實際工作，未來有關人員需創新技術形式，構建完善的技術體系。