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人工智能识别中的几种重要技术应用
发布时间:2021-08-12

  摘    要: 本文在对人工智能识别技术的定义、研究现状以及其优点优势介绍的基础上,对人工智能识别中的语音识别、图像识别、机器人技术、人工智能神经网络技术以及远程规划与自主控制技术的特点与原理进行的全面的分析,这对于推动人工智能识别技术的发展具有重要的工程意义与应用价值。

  关键词 :     人工智能;语音识别;图像识别;神经网络;

  Abstract: This paper comprehensively analyzes the characteristics and principles of speech recognition,image recognition,robot technology,artificial intelligence neural network technology and remote planning and autonomous control technology in artificial intelligence recognition,which will promote the development of artificial intelligence recognition technology The exhibition has important engineering significance and application value.

  Keyword: artificial intelligence; speech recognition; image recognition; neural network;

  0 、引言

  伴随着经济的飞速发展与科技水平的不断提升,计算机技术的开发与应用的研究成为学者们关注的重点[1,2]。特别是在人工智能识别方面的研究越来越深入,其应用也越来越广泛。人工智能识别技术的应用,不仅提升了生产的效率,同时为人们的生产生活提供了方便[3]。

  针对此,本文在对人工智能识别技术进行介绍的基础上,对其关键性技术进行了分析,这对于提高人工智能识别技术应用水平具有重要的工程意义

  1 、人工智能识别技术

  1.1、 人工智能识别技术的定义

  智能识别技术是以计算机系统、扫描设备、照相设备为基础设施,对目标的数据信息进行智能识别。当前的人工智能识别技术是从语音识别技术中逐步发展起来的。现在已经形成了人脸识别、图像检测、图像检索、目标跟踪、风格迁移等多项智能识别手段。这些智能识别技术的出现,提升了人们的生活质量,减小了人们的工作量、提高了生产生活小效率,对于推动我国社会主义现代技术的发展具有重要的意义。
 

人工智能识别中的几种重要技术应用
 

  1.2、 人工智能识别技术的研究现状

  从目前的发展来看,我国已经在多个领域应用了人工智能识别技术。但在人工智能识别的核心技术上,仍然处于发展阶段。与国外其他发达国家相比,还未形成完成成熟的技术体系[4]。同时伴随着近几年各个国家之间加强了对人工智能识别技术的相互交流与渗透,使得我的人工智能的发展得到了新的发展机遇。在近几年的时间里,我国在人工智能的技术水平上不断提升,为人们的生活提供了便利,改善了人们的生活条件[5,6]。并且,我国相关科技管理部门加强了对人工智能识别技术的重视与相应资金上的投入。从目前来看,现阶段计算机人工智能识别技术的发展方向是解决应用过程中存在的各类问题以及对核心技术进行研发。

  1.3、 人工智能识别技术的特点

  人工智能识别技术在应用特点上具有高反应效率,高运算速度等特点,并且人工智能识别技术能够通过自我学习,达到能解决问题,能改造或创造,能做理论推演或理论研究的目的,在工程中,人工智能识别技术能够严格监控整个生产运行状态,如果一旦运行状态出现异常情况,就可以及时掌握故障信息反馈给维修人员,智能化的数据支持,也能给维修人员提供帮助,从而大大提高设备运行的状态稳定和安全。在实际生活中,图像识别与语音识别等人工智能识别技术的应用,能有有效的实现人与人之间信息调配和沟通,降低生活中资源浪费。因此,人工智能识别的成功应用,可以有效的解决人们在实际生产生活中遇到的问题。

  2、 人工智能识别技术关键技术的运用

  2.1、 语音识别

  语音识别技术的研发,其核心是所采用的机械设备能够准确识别人类的语言,在此基础上开发人机语言交互技术也是其中的重要的一环。当前,基于语音识别技术的产品在不断的被研发普及。在各个领域得到了广泛应用。为人们的生活提供了便捷。语音识别技术在技术上是通过MFCC提取过程、预加重、分帧加窗、离散傅里叶变换、Mel滤波器组、Mel滤波器组、高斯函数gmm等在声控交换、语音通信识别、语音交流中的运用。在这个过程中,其预加重环节需要用到公式(1)进行处理:

  其分帖加窗环节需要用到公式(2)进行计算:

  其离散傅里叶变换需要用到公式(3)进行计算:

  在整个语音识别过程中,要做到两点,其一是实现高效的语音沟通交流,第二方面是要保证通话的堡真性,从而保证人们在实际过程中有着良好的通话体验。

  2.2 、图像识别技术

  图像识别技术作为计算机人工智能技术的重要领域与分支。其核心是对图像进行相应的对象识别,以便区分出不同模式下的目标与对象。图像识别技术从发展上来讲,总共经历了三个阶段。分别为文字识别、图像处理与识别、物体识别。其通过对图像信息进行相应的处理分析,得到我们所需要的研究目标。发展到了今天,图像识别不仅仅是通过肉眼进行识别,同时借助计算机进行识别也是重要的识别手段。在识别原理上,计算机图像识别技术与人客户肉眼识别上是相同的。人类进行图像识别是根据图像本身具有的特征,将图像识别出来。当我们看到一张图片的时候,大脑会迅速反应出该相识的图片,并进行分类识别与存储记忆。人工智能图像识别技术是以图像特征为基础,关注每个图片的主要特征,并排除掉多余的输入信息,找到所需要的关键信息,分阶段的完成对图像信息的整理形成一个完整的直觉映像。在人工智能图像识别过程中,模式识别是关键,模式识别是对事物不同形式的信心进行分析处理,从而实现对一个事物或者现象的描述、辨别以及分类。如图1所示,为一个完整的图像识别过程。

  图1  完成图像识别过程
图1  完成图像识别过程

  2.3、 机器人技术

  我国在进入信息化时代之后,机器人技术逐渐发展起来,并得到了广泛的应用。同时,为了满足时代的发展的需求,机器人技术已经逐渐成为一门学科。伴随着智能化技术的发展,人工智能识别技术与机器人技术的相互融合,使得机器人技术得到了飞速的发,推动了机器人行业的迅速发展。人工智能识别机器人在组成上包含内部信息以及外部信息传感器。其传感器包含了对视觉、听觉、触觉以及嗅觉等。除了感受器之外,他们号又要电动机、筋肉等主要部件组成的效应器,使得他们能够与外界充分的接触起来。从目前的技术发展来看,智能机器人在组成上至少需要感觉、反应以及思考三要素,其原理图如图2所示。

  图2  智能机器人原理图
图2  智能机器人原理图

  2.4、 人工智能神经网络技术

  近几年,人工智能网络技术十分常见。其主要是通过将处理单元之间进行有效的连接,从而构建出成熟的网络系统,能够进行相应的逻辑思维思考等功能,就像人的大脑一样进行思考,与人的脑力具有相似的模拟系统。在实际工业工程中,电子元件、处理元件以及人工神经元等的有效结合,可有效的解决实际工程中的问题以及保证工业的稳定运行。一个完整的人工智能神经网络包含输入层、隐层以及输出层三部分组成。具体原理图如图3所示。

  图3  神经网络
图3  神经网络

  2.5 、远程规划与自主控制技术

  远程规划与自主控制技术是计算机人工智能识别技术的关键组成部分。通过在航空航天领域应用该项技术,可以有效的实现对外太空器件控制的目的,其中NASA技术的研究应用成功,是人工智能识别技术在航空航天领域应用成功的重要里程碑。其将系统控制与远程监控系统技术充分融合在一起。实现了动态的监控。同时工作人员也可以采用计算机智能识别技术,了解外太空设备的运行状态以及明确设备可能出现的问题。并可针对存在的问题,制定出相应的调整方案,保证设备的可靠运行。

  3 、小结

  伴随着经济水平与科学技术的不断提升,人工智能识别技术的应用也越来越广泛,因此对人工智能识别技术进行研究对于提高人们生产生活质量水平具有重要的意义。本文在对人工智能识别技术的定义、研究现状以及其优点优势介绍的基础上,对人工智能识别中的语音识别、图像识别、机器人技术、人工智能神经网络技术以及远程规划与自主控制技术的特点与原理进行的全面的分析。这对于促进人工智能水平的发展具有重要的意义。同时,在未来的人工智能识别技术的发展中,需要对相应的工程实践经验进行总结,并结合环境发展的趋势要求,做好相应的技术研发工作。

  参考文献

  [1]张文娟.计算机人工智能识别关键技术分析[J].电子测试, 2019,000(001):139-140.
  [2]朱维平,金钱菽,王海华,等基于人工智能的船舶识别关键技术研究与应用[J] :中国水运(上半月),2020 000(004):65-67.
  [3]黄琳.视频监控系统中的关键技术研究[D]西南交通大学,2006.
  [4]赵楠,线珊珊.人工智能应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报, 2017,0 12(006):590-592.
  [5]胡智魁生物医学图像计算机智能识别关键技术研究[D].广东工业大学
  [6]徐超,李云龙,刘伟,等基于人工智能的舰船目标识别关键技术研究[C]//第八届中国指挥控制大会论文集, 2020.

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