大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)融合應(yīng)用

劉云龍 邵愚 王聰 楊放 任東飛

[摘? ? 要]在大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用過程中，智能圖像識別處理方式是一個非常重要的應(yīng)用方面，在不同的領(lǐng)域中都發(fā)揮著作用。對于已經(jīng)處理過的信息，干擾性比較強(qiáng)，從而有效地提升圖像處理效果。因此，這種技術(shù)被廣泛應(yīng)用在醫(yī)療機(jī)械、檢測和航天中，雖然這項技術(shù)有非常高的優(yōu)勢，但是在實際應(yīng)用中也存在一些問題，需要進(jìn)一步研究，這樣才能更好的被企業(yè)所用。基于此，文章對大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)融合應(yīng)用進(jìn)行研究，以供參考。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)分析;智能圖像;識別技術(shù);融合應(yīng)用

[中圖分類號]TP391.41 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號]2095–6487（2021）11–0–02

Fusion Application of big Data Analysis and Intelligent image Recognition Technology

Liu Yun-long， Shao Yu， Wang Cong， Yang Fang， Ren Dong-fei

[Abstract]In the process of big data analysis and application， intelligent image recognition processing is a very important application aspect， which plays a role in different fields. For the information that has been processed， the interference is relatively strong， thereby effectively improving the image processing effect. Therefore， this technology is widely used in medical machinery， testing and aerospace. Although this technology has very high advantages， there are also some problems in practical applications， which require further research so that it can be better used by enterprises. Based on this， the article studies the fusion application of big data analysis and intelligent image recognition technology for reference.

[Keywords]big data analysis; intelligent image; recognition technology; fusion application

隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展與科技水平的不斷提升，計算機(jī)技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用研究成為學(xué)者關(guān)注的重點。特別是在大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)融合應(yīng)用方面的研究越來越深入，其應(yīng)用也越來越廣泛。大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)融合應(yīng)用的應(yīng)用，不僅提升了生產(chǎn)的效率，同時為人們的生產(chǎn)生活提供了方便。對此，本文在對大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)融合應(yīng)用進(jìn)行介紹的基礎(chǔ)上，對其關(guān)鍵性技術(shù)進(jìn)行了分析，對提高大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)融合應(yīng)用水平具有重要的工程意義。

1 大數(shù)據(jù)的含義和特征

雖然在學(xué)術(shù)界對于大數(shù)據(jù)還沒有做出一個明確的界定，但是普遍都認(rèn)為大數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)IT技術(shù)與數(shù)據(jù)庫都無法處理的海量數(shù)據(jù)?？傮w來說，大數(shù)據(jù)的顯著特征主要有三個方面的特點。

（1）多樣化的特征，主要是包括結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，尤其是在網(wǎng)絡(luò)時代的不斷發(fā)展影響下，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)也逐漸呈現(xiàn)爆炸性的增長。

（2）快速化的特征，主要指的就是數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、獲取和處理以及分析的速度已經(jīng)出現(xiàn)了快速且持續(xù)的增加，進(jìn)而形成一個高速的數(shù)據(jù)流。

（3）價值化的特征，主要指的就是大數(shù)據(jù)中含有大量的科研、經(jīng)濟(jì)和社會方面的價值，通過對其進(jìn)行充分挖掘和分析，進(jìn)而促進(jìn)各個領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。

2 智能圖像識別技術(shù)

2.1 圖像識別的發(fā)展歷程

圖像識別研究是從1950年開始，發(fā)展至今經(jīng)歷了3個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。

①文字識別，主要是識別文字、字母、數(shù)字和符號;②數(shù)字圖像處理和識別;③物體識別。

其主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識，屬于高級的計算機(jī)視覺范疇。在人類歷史的發(fā)展過程中，圖像識別從簡單到復(fù)雜，從單一的平面、靜態(tài)到多元的聲音、立體場景等。前兩個階段，計算機(jī)的圖像識別正確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類，進(jìn)入第三階段后，識別的正確率有較大幅度的提高。2015年微軟公布的一項圖像識別基準(zhǔn)測試中，計算機(jī)系統(tǒng)識別能力已經(jīng)略高于人類。對于高速發(fā)展的社會，人類的識別能力已經(jīng)無法滿足社會的需求，隨著算法技術(shù)的不斷更新，圖像識別技術(shù)將會為人類社會帶來更為廣泛的應(yīng)用。

2.2 人工智能圖像識別技術(shù)

人工智能（artificial intelligence，簡稱AI）圖像識別技術(shù)是在傳統(tǒng)圖像識別的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，這種新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識別方法基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和非線性降維等技術(shù)而得到的一種先進(jìn)的圖像識別方法。AI技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了圖像識別技術(shù)的騰飛。AI智能圖像識別是基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)EfficientNet開發(fā)和構(gòu)建圖像感知的模型，通過學(xué)習(xí)和自適應(yīng)提取圖片的特征，并進(jìn)行解析和優(yōu)化，實現(xiàn)圖像精準(zhǔn)識別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以深度圖像識別技術(shù)為內(nèi)核，結(jié)合人工智能、邊緣感知、邊緣計算、邊緣智能云端，建立視覺認(rèn)知、語言認(rèn)知、環(huán)境認(rèn)知等多模態(tài)認(rèn)知融合。目前我國已掌握AI圖像識別的核心技術(shù)，隨著高性能的AI計算芯片、高清晰攝像頭和更優(yōu)秀的學(xué)習(xí)算法等技術(shù)的進(jìn)步，AI圖像識別技術(shù)已達(dá)到更高層次，目前已涵蓋了生物識別、物體與場景識別、視頻識別三大類。

3 大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)融合應(yīng)用

3.1 建立數(shù)據(jù)庫

由于目前網(wǎng)絡(luò)新系統(tǒng)技術(shù)的不斷發(fā)展運用，我國已經(jīng)邁入現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)信息的時代，這充分表明網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)數(shù)據(jù)在人們生活中占據(jù)重要的地位。

人們對于現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)信息系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，通常應(yīng)用于很多行業(yè)領(lǐng)域中，在新時代的發(fā)展下為了能夠更好地實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)化社會信息發(fā)展的需求，應(yīng)當(dāng)利用原有的數(shù)據(jù)信息庫和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行信息數(shù)據(jù)庫的研發(fā)。

對于人工智能技術(shù)的應(yīng)用，研究人員在對智能數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)行研究時，通常會借助人工智能進(jìn)行研究分析，對各類數(shù)據(jù)庫的功能信息進(jìn)行綜合分析處理，從而能夠提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。例如：對于智能網(wǎng)絡(luò)搜索功能以及網(wǎng)絡(luò)推廣服務(wù)功能和數(shù)據(jù)輸出等功能，在進(jìn)行企業(yè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)體系建立時，需要根據(jù)當(dāng)前市場的要求，采用合理有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索和促進(jìn)數(shù)據(jù)分析信息化的推廣。

對于經(jīng)濟(jì)體系的全面發(fā)展，人工智能技術(shù)能夠更好地提高我國社會主義經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。然而，對于網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)的發(fā)展，面臨著重要的技術(shù)考驗以及創(chuàng)新發(fā)展的機(jī)遇。對大量的網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行保存并對信息進(jìn)行整理分析或數(shù)據(jù)信息的搜索等，如果不能及時對這些信息數(shù)據(jù)進(jìn)行更加全面的處理，就會大大縮減信息數(shù)據(jù)庫對于信息綜合運用的能力，從而達(dá)不到理想的效果。

為了進(jìn)一步及時有效處理數(shù)據(jù)內(nèi)容，需要盡快對人工智能數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深層次的應(yīng)用，提升數(shù)據(jù)處理的工作效率以及數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。另外，在進(jìn)行人工智能技術(shù)綜合運用的前提下，需要通過自身對人工智能技術(shù)進(jìn)行判斷，將不同的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合分類、優(yōu)化技術(shù)處理，才能提高整體的用戶數(shù)據(jù)處理效率。

3.2 安全數(shù)據(jù)庫的設(shè)計

數(shù)據(jù)庫要保存用戶的海量信息，為了提高數(shù)據(jù)信息的安全性，需要設(shè)計安全數(shù)據(jù)庫，大數(shù)據(jù)在存儲時最重要的是做好數(shù)據(jù)的保密工作，防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的泄漏。由于在接口層使用保障機(jī)制不利于用戶的快速便捷訪問，因此為了從整體上保障數(shù)據(jù)的安全性，需要做好安全數(shù)據(jù)庫的設(shè)計工作，安全數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)的核心內(nèi)容，采用安全數(shù)據(jù)庫的管理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的核心進(jìn)行管理，將管理方式應(yīng)用到數(shù)據(jù)信息中，發(fā)揮安全數(shù)據(jù)庫的配置管理、安全審計、操作日志管理、用戶管理等性能。

這些性能還分別包括其他的部分，正是由于核心數(shù)據(jù)庫存儲的信息是十分重要的，所以要嚴(yán)格管理方式，從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)管理方式的角度出發(fā)，重點關(guān)注數(shù)據(jù)存儲的方式和數(shù)據(jù)存儲的管理等。安全數(shù)據(jù)庫的設(shè)計工作要以核心數(shù)據(jù)庫為核心，著重關(guān)注安全保障機(jī)制，這類數(shù)據(jù)庫主要是有警告數(shù)據(jù)庫、性能數(shù)據(jù)庫以及配置數(shù)據(jù)庫等。安全數(shù)據(jù)庫的設(shè)計工作可以提高數(shù)據(jù)平臺的服務(wù)品質(zhì)，這樣數(shù)據(jù)信息在層層管理和過濾之后就會變得更加安全和高效。

一些數(shù)據(jù)十分重要，為了提高數(shù)據(jù)的保密性需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確管理，需要建立一個專門的數(shù)據(jù)信息庫，將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)信息庫里，這樣才能全面提高數(shù)據(jù)的安全性。安全數(shù)據(jù)庫的建立需要有專門的技術(shù)人員進(jìn)行設(shè)計，注重提升數(shù)據(jù)安全性和科學(xué)性，為了提高數(shù)據(jù)庫的安全程度，有關(guān)部門要引進(jìn)專業(yè)的科學(xué)人才，只有這樣才能發(fā)揮人才的作用和價值。安全數(shù)據(jù)庫工作的主要目的是核心數(shù)據(jù)庫的安全，因此，管理人員要重視安全技術(shù)的創(chuàng)新。

3.3 圖像識別技術(shù)

圖像識別技術(shù)作為計算機(jī)人工智能技術(shù)的重要領(lǐng)域與分支。其核心是對圖像進(jìn)行相應(yīng)的對象識別，以便區(qū)分出不同模式下的目標(biāo)與對象。圖像識別技術(shù)從發(fā)展上來講，總共經(jīng)歷了3個階段。分別為文字識別、圖像處理與識別、物體識別。其通過對圖像信息進(jìn)行相應(yīng)的處理分析，得到我們所需要的研究目標(biāo)。發(fā)展到了今天，圖像識別不僅是通過肉眼進(jìn)行識別，同時借助計算機(jī)進(jìn)行識別也是重要的識別手段。

在識別原理上，計算機(jī)圖像識別技術(shù)與人客戶肉眼識別上是相同的。人類進(jìn)行圖像識別是根據(jù)圖像本身具有的特征，將圖像識別出來。當(dāng)我們看到一張圖片時，大腦會迅速反應(yīng)出該相識的圖片，并進(jìn)行分類識別與存儲記憶。人工智能圖像識別技術(shù)是以圖像特征為基礎(chǔ)，關(guān)注每個圖片的主要特征，并排除掉多余的輸入信息，找到所需要的關(guān)鍵信息，分階段的完成對圖像信息的整理形成一個完整的直覺映像。在人工智能圖像識別過程中，模式識別是關(guān)鍵，模式識別是對事物不同形式的信心進(jìn)行分析處理，從而實現(xiàn)對一個事物或者現(xiàn)象的描述、辨別以及分類。如圖1所示，為一個完整的圖像識別過程。

如今國家越來越重視安全生產(chǎn)，企業(yè)也采取各種措施保障員工的安全生產(chǎn)，從而保障企業(yè)的利益。為降低管理難度，提高人員安全意識，可在各種生產(chǎn)作業(yè)現(xiàn)場部署安全監(jiān)測設(shè)備，實時視頻監(jiān)測、預(yù)警在崗工人是否按照要求做好安全防范措施作業(yè)。真正做到安全生產(chǎn)信息化管理，做到事前預(yù)防、事中常態(tài)監(jiān)測、事后規(guī)范管理。

（1）在崗工人著裝及安全帽佩戴檢測。利用視頻監(jiān)控的實時視頻對工作人員安全帽的佩戴及著裝是否符合要求進(jìn)行識別和檢測，對未佩戴安全帽以及未穿著長袖長褲的危險行為可實時監(jiān)測和預(yù)警，告警視頻、截圖都可在客戶端顯示，在現(xiàn)場部署音響和揚聲器給出報警提示，并將報警信息推送給相關(guān)管理人員，協(xié)助管理人員開展安全生產(chǎn)管理。

（2）人員設(shè)備施工環(huán)境因素監(jiān)測。環(huán)境管理主要是對溫度、風(fēng)速等環(huán)境因素的監(jiān)測。當(dāng)溫度過低或過高時，某些工種的修整或養(yǎng)護(hù)作業(yè)需要特別細(xì)心，必要時需增加作業(yè)量甚至改期作業(yè)。風(fēng)速也是某些設(shè)備工作的重要考量之一，如塔式起重機(jī)正常作業(yè)允許的最大風(fēng)力不得超過六級。當(dāng)環(huán)境因素將影響作業(yè)施工時，推送預(yù)警信息給相關(guān)管理人員。

4 結(jié)束語

隨著經(jīng)濟(jì)水平與科學(xué)技術(shù)的不斷提升，大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)的應(yīng)用也越來越廣泛。因此，對大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)進(jìn)行研究對于提高人們生產(chǎn)生活質(zhì)量水平具有重要的意義。本文在對大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)的定義、研究現(xiàn)狀以及其優(yōu)點優(yōu)勢介紹的基礎(chǔ)上，對大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)進(jìn)行全面分析。這對于促進(jìn)大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)水平的發(fā)展具有重要的意義。同時，在未來的大數(shù)據(jù)分析與智能圖像識別技術(shù)的發(fā)展中，需要對相應(yīng)的工程實踐經(jīng)驗進(jìn)行總結(jié)，并結(jié)合環(huán)境發(fā)展的趨勢要求，做好相應(yīng)的技術(shù)研發(fā)工作。

參考文獻(xiàn)

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