Intelligent Image Detection System Based on Internet of Things and Cloud Computing
Notice bibliographique
Résumé
Images are the most intuitive way for humans to perceive and obtain information, and they are one of the most important sources of information. With the development of information technology, the use of digital image processing methods to locate and identify targets is widely used, so it is particularly important to detect the targets of interest quickly and accurately in the image. The traditional image detection system has the problems of low detection accuracy, long time consumption, and poor stability. Therefore, this paper proposes the design and research of artificial intelligence image detection system based on Internet of Things and cloud computing. The system designed in this article mainly includes three links, namely: image processing analysis design link in cloud computing environment, image feature collection module design link, and image integration detection link. The main technologies used in image processing and analysis in the cloud computing environment are virtualization technology, distributed massive data storage, and distributed computing. In the image feature collection module, before the image is input to the neural network, it is necessary to perform preprocessing operations on the distorted image and perform perspective correction; then use the deep residual network in deep learning to extract features. Finally, there is the image integration detection link. First, the target category judgment and position correction are performed on the regions generated by the candidate region generation network, and then the integrated image detection is performed through the improved target detection method based on the frame difference method. Through simulation experiments, compared with the traditional image detection system, the speed advantage of the artificial intelligence image detection system designed in this paper is obvious in the case of a large increase in the number of images. On images at different pixel levels, the accuracy of the image detection system proposed in this paper is always higher than that of traditional image detection systems, and the CPU usage and memory usage are at a lower level. In addition, within three months, the stability is also at a relatively high level of 0.9.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».