物联网技术人工智能图像检测系统设计

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摘要:当前的安检系统和手机支付系统中人脸识别技术得到了有效利用，极大地提升了人们的生活质量，保障了人身和财产安全。传统的图像检测系统是利用小波能算法，这种算法容易受到背景种类和图像边缘噪声的影响，体现出检测速度慢、分辨率低、精度差等问题，无法满足当前的图像检测需要。人工智能图像检测系统基于物联网技术的发展，为了保障设计质量，需要加强对人工智能互相检测系统的研究，进而提升图像检测的及时性和精确度。文章从以物联网为基础的人工智能图像检测系统设计思路入手，分析如何设计以物联网为基础的人工智能图像检测系统，希望进一步发挥出物联网技术的优势。

关键词:物联网;人工智能;图像检测系统;设计

引言

随着我国计算机技术的飞速发展，人工智能技术应运而生，该技术的出现让我国医疗、家具、交通等领域飞快地发展。与此同时，物联网技术也将万事万物连接起来，形成了庞大的数据资源，为人工智能的发展提供了巨大便利，让人工智能的各种质量和工作效果都有不同程度的提升。在图像检测系统中，借助智能人工像素点特征采集技术大大提升了图像检测效率。

1以物联网为基础的人工智能图像检测系统设计思路

1．1云端图像处理模块的设计思路

在利用物联网技术下的人工智能图像检测系统设计过程中，需要发挥出物联网内部海量的数据资源作用和强大的信息运算能力优势，这样在利用该系统处理时可以及时、准确、全面地参考数据资源，其中，云端处理图像是在物联网和数据资源局中起到衔接的作用，主要是需要具备以下两个方面的内容:首先，数据信息功能。在设计云端框架的过程中，设计人员要考虑到系统终端采集的特征信息具有较大的存储空间，进而为及时获取信息提供便利，与物联网内部的信息资源分析和比较。其次，调取物联网资源的功能。物联网和终端数据的连接媒介云端，如果不能调取物联网内部的信息资源，将会导致调取物联网信息的能力被限制，也会限制上传图像数据信息分析比较的能力，所以说，调取物联网信息是云端图像处理的一个核心功能［1］。

1．2图像特征采集模块的设计思路

图像特征采集的模块是基于物联网技术的人工智能图像检测系统中的云端平台处理模块，在这个系统下，图像信息采集模块利用了智能人工像素点特征采集技术，在该技术的支持下可以对所选区域的图像源和图像特征进行针对性的采集，通过该措施可以避免传统图像采集模块中必须上传整幅图像才能采集的弊端，同时可以保证图像分辨率以及利用价值。在图像信息中，主要是大量的数据载点组成，同时每一个载点的数据信息都有其差异性，所以导致像化因子也不同。像化因子主要是根据不同的排序方式组成像素，并且根据不同的数据信息进行像化组合。所以说，需要根据像化集合数据的信息排列结果采集色差、轮廓、对比度。在物联网技术下的人工智能图像检测系统对智能人工像素点特征采集技术以及特普勒特征抓算取法进行图像信息的采集，同时在代码中加入了智能人工学习代码，这样该系统就具有特征累积分析能力，对提升系统采集的图像信息灵活性和准确性都有帮助。此外，系统在图像信息采集模块和云端图像处理模块上建立了数据交互协议，为数据信息的上传提供渠道，提升了系统上传图像的信息速度［2］。

1．3人工智能信号图像合成模块设计

这种图像模块设计是利用物联网人工智能图像检测系统的数据结果输出模块，这种模块的设计作用在于处理云端架构平台下的物联网分析回馈结果，主要是利用图像编码进行处理，具有分析图像数据信息和还原图像的功能。同时，在人工智能信号图像合成模块中利用数据信号出入通道以及图像转换通道，在人工智能技术下实现两个通道的数据交换。其中，这两个通道的数据都是单向数据形式，也就是从数字信号到图像信号的单向转换。此外，在该系统下还利用了捆绑写入技术，使得代码的计算能力、学习能力和灵活性都得到提升，让整个图像系统具有更高效率的图像识别能力。

2如何设计以物联网为基础的人工智能图像检测系统

在利用物联网技术构建智能图像检测系统整体框架的过程中，进行图像检测包括三个大的版块，也就是图像分析模块、特征整合模块以及整合图像模块，具体说来:在图像分析处理环节，主要是中转和调取物流网中的内部信息，对于特征采集来说就是提取图像特征，而整合图像模块就是对系统输出的数字信号重组，进而生成图像和完成图像检测，最终生成在物联网在下的人工智能图像检测系统［3］。

2．1图像分析模块

在检测图像的过程中，需要借物联网强大的图像信息处理能力，对图像深入的分析和处理，在该环节需要利用某个媒介对物联网传输的终端数据传递，需要搭建数据中转站。之所以要搭建中转站是由于以下两个方面的考虑:首先是在将存储图像检测系统中的终端获得待检测图像，不仅可以对信息保留，还可以随时使用，技术人员可以对存储的图像对比处理。其次，在该模块下具有调取物联网图像的作用，这个功能十分关键。在具有以上两个功能之后，基本完成了图像分析模块设计。在图像分析模块中，核心技术为智能数据架构，不论是数据存储还是数据计算，都具有强大的动态处理能力，并且在交互物联网的过程中准确率、耦合性都可以达到预期效果。因此，从构建图像分析模块的智能数据架构讲，可以利用以下这种具有动态性和时效性的算法:在这个算式中，h，f，j，h'，f'，j'都可以表示图像分析模块的动态点，在架构的空间尺度中，与模块的动态点之间存在尺度会随着动态点的变化而变化的关系。此外，结构空间初度对图像分析模块的交互数值也会产生影响，这个问题需要在分析图模块的交互数值中加以重视。因此，在编译这个算法的过程中，还需要利用到sql的语法对数据动态修改，在这一过程中，还需要利用到一些动态参数和权限信息。对图像采集以及实现物联网图像信息交互的过程中，需要对该模块的流程图明确，这样技术人员就会明确分析图像的实质就是对终端采集的数据存储和对物联网数据资源的调取，然后分析和向终端回馈结果。

2．2特征采集模块

在分析图像检测模块中的图像分析模块时，设计的主要目的是满足于图像采集的相关特征，所以说成功采集图像特征是满足系统正常运行的关键。相较于传统的图像信息采集技术，目前采用像素点特征可以提升采集数据的准确性，随着对目标区域的特征数据成功采集，需要对这种数据进行优化，将多余的部分去除，这样可以避免与其他垃圾数据因为检测问题导致误差。对于一个完整的图像来说，其组成的基本单元是数以万计的像素点。同时，每一个像素点都还有其特定的数据信息，对于不同的数据信息来说，可以呈现出不同的图像。从像素的角度分析，元色素和灰度是其基本的编码，可以将这些编码视为经过像化处理过的集合，包括了原有图像色差和对比度的其他信息，在这些差异的影响下导致图像出现了不同的轮廓。换个角度讲，这些不同的像素信息，在组成图像后视觉与色彩上有十分显著的差异，技术人员也可以根据差异性检测出需要的图像信息。利用特普勒图像特征算法可以达到良好的效果，在算法上可以表示为:根据特普勒图像特征算法，在分析图像特征时，数据的稳定性和连贯性都要好于传统的图像特征算法。对于特普勒图像特征算法利用，抓取图像特征信息的过程中也会体现出差异性小的特点，所以说，这种算法在抓取图像上具有一定的深度，可以显著的反映人工智能特征。此外，在图像采集模块中，需要设计出具有学习能力的代码，进而让模块也具有深度，提升图像的分析能力和图像特征采集的准确程度。经过上述操作，图像检测系统的模块设计基本完成。需要指出的是，在图像特征采集和分析图像期间，需要建立数据传输协议，进而为数据的准确性和时效性提供保障［4］。

2．3整合图像模块

在该模块的设计中，需要对两个通道进行设计，其一是输入什么样子信号，这个信号是单向的，只能让数学信号输入，然后向图像信号转换;其二是数字信号向图像信号的转换，进而完成图像整合与设计［5］。

3结语

综上所述，本文对人工智能的图像检测系统进行了分析，其中的主要模块包括图像整合模块、图像分析模块和图像特征抓取模块，利用特普勒算法可以保证图像特征的准确性和设计的科学性，在今后的设计中要对细节问题完善，进而对物联网环境下的人工智能图像检测提供支持。

［参考文献］

［1］戴小燕，张映波，杲靖，等．基于人工智能的节能控制物联网云平台的设计与实现［J］．电气应用，2019(11):97－104．

［2］刘源，张玉栋，康雷，等．人工智能技术在智慧停车领域的实践［J］．人工智能，2019(1):82－89．

［3］罗义钊，程树英，涂灵，等．基于物联网的人工智能图像检测系统设计与实现［J］．计算机产品与流通，2018(6):137，175．

［4］崔玉胜．基于物联网的人工智能图像检测系统设计研究［J］．辽宁科技学院学报，2018(2):7－9．

［5］张华．基于物联网的人工智能图像检测系统设计与实现［J］．计算机测量与控制，2017(2):15－18．

作者：周坤 李小松 单位：西华师范大学