图像识别技术在卷烟库存管理中的应用

从图像识别技术的概念和特点着手分析,通过对卷烟库存管理中的重点要素的解析,从卷烟鉴别管理、库存数量管理、人员监督管理、库存安全管理4个方面,结合图像识别技术在应用层面上的价值,得出有效利用图像识别技术在卷烟库存管理中能够收到的实际效益这一结论.     

基于改进深度学习模型IRCNN的卷烟真伪鉴别

针对常用的卷烟包装图像真伪鉴别,目前深度学习方法需要较高的设备成本与较长的训练时间。本文提出了一种基于Inception和ResNet卷积神经网络结合的卷烟包装图像真伪鉴别模型IRCNN(Inception-ResNet Convolutional Neural Network)。利用Inception网络并行结构自动学习并提取卷烟包装图像的不同尺度特征,同时在线路中加入三维卷积核,有效地增强不同线路之间的信息交互。利用残差结构减少由于网络加深导致的模型退化。实验结果表明,与其他深度学习方法相比较,本文提出的方法不仅减少算法设备成本和训练时间,而且准确率可达到99.88%。因此,通过采用多线路Inception和残差网络相结合的IRCNN模型,可以有效地提高卷烟真伪鉴别效率和精度,为将来实际应用提供技术支持。     

SIMCA分类法与偏最小二乘法结合近红外光谱检测卷烟的内在品质

针对卷烟内在品质常规化学检测过程烦琐、速度慢的特点,本文探讨了基于化学计量学方法与近红外光谱分析技术结合判别卷烟品质等级和同时检测多个品质指标的快速方法。通过采用SIMCA分类法与偏最小二乘法结合卷烟的傅里叶变换近红外漫反射光谱,建立了3个不同级别卷烟的分类模型,用于甄别卷烟品质真伪,结果准确；同时,又建立了检测卷烟中总氮、总糖、烟碱主要化学成分含量和其主流烟气中焦油、烟碱、一氧化碳释放量等品质指标的校正模型,其相关系数分别为：0．9844、0．9918、0．9968、0．9505、0．8945和0．9625；交互效验均方残差分别为：0．0663、0．6682、0．0607、0．2262、0．0350和0．3685。另取未知样品对模型进一步验证,经配对t-检验表明,在显著性水平大于0．05的条件下,其测定结果与标准方法的测定结果对比,两者均无显著性差异。该法应用于卷烟品质真伪鉴别和品质指标检测,操作简单、快速、准确。     

远程视频卷烟鉴别信息管理系统设计

卷烟鉴别是烟草行业管理部门的一项重要工作,作为烟草质量检测的重要组成部分,假冒伪劣卷烟鉴别已经成为保护消费者权益的有效手段。陕西省烟草质量监督检测站是国家CNAL组织、国家烟草专卖局和国家质量技术监督部门审查认可并授权的假冒伪劣卷烟鉴别检验机构,全权负责全省假冒伪劣卷烟鉴别检验工作的监督、管理和指导,责任重大。陕西省烟草质量监督检测站对卷烟鉴别工作进行了细致的需求分析、系统设计和流程设计,利用LIMS系统的工作流平台,实现了假冒伪劣卷烟远程视频鉴别管理信息系统,并在陕西省烟草质量监督检测站及全省三地市烟草专卖局推广使用,实现了陕西省假冒伪劣卷烟鉴别的流程化与规范化管理,极大地提高了假冒伪劣卷烟鉴别的检测质量和工作效率。     

基于区域的国画真伪鉴别算法研究

针对像素的国画真伪鉴别算法准确率低、计算量大的问题,提出了一种区域级置信传播算法。将图像分块的思想引入到基本置信传播算法中,在区域块消息的传递过程中剔除非重要信息,以区域块及其周围八邻域传递的消息为基础迭代计算区域的置信度函数,推理出图像块的真伪状态,进而确定各类实验对象的真伪状态。实验结果表明,改进算法提高了原算法对图像识别的准确率和算法的运算速率。     

基于跟踪算法的图像识别方法研究

当今社会处于信息技术高速发展的阶段,随着人工智能的兴起,计算机技术被应用于各个行业的各个方面,其中图像识别技术的运用得到了很大程度的普及,很多个领域都在使用图像识别技术,图像识别技术也越来越成熟,变得越来越多元化,本文旨在深入研究跟踪算法,并结合现在的图像识别技术,探讨并研究基于跟踪算法的图像识别方法的实现以及优化,以及将其应用于智能化教学视频录播系统。     

物联网技术在武警部队通信装备管理中的应用

物联网是新兴的战略型产业,它具有诸多的优点,如：感知性、可靠性、智能性等,它可以应用于各个领域,尤其是物联网技术可以满足武警部队通信装备管理的需求。文中将对物联网技术在武警部队通信装备管理中的应用进行分析,并阐述影响物联网技术应用的问题。     

物联网技术在校园网管理中的应用

物联网技术是在互联网技术基础之上发展起来的一种技术,这种技术能够在不同的事物之间建立起信息联系,然后通过这些信息的联系进行信息的交换和应用.物联网技术应用甚广,将物联网技术应用于校园管理中,可以使校园的发展更加智能化,也能够使校园的管理工作更加高效.本文简述了物联网技术的发展现状,提出物联网技术在校园网管理中的应用策略.     

物联网技术在军事领域中的应用分析

在军事领域,物联网技术被应用于通信指挥、战场控制、后勤保障以及装备管理等多个方面。该技术的本质是现代信息技术不断发展和积累而形成的感知技术、网络、AI、自动化等技术类型的集成化应用。由于其综合性与全面性,当前已经有诸多国家将物联网技术投入到军事建设中,以此来提高军队的快速部署与作战能力。我国正在致力于打造可以使用信息化战争的数字化尖端部队,所以对物联网的建设工作也更加重视。为此将对物联网的应用原则、物联网的运用方向做简要分析,以明晰成熟军事物联系统的构建标准。     

计算机辅助的国画真伪鉴别研究

中国画的真伪鉴别一直是困扰书画界的难题.传统的完全依赖专家的经验性鉴定方式主要缺点是主观性太强,对于争议的作品难以有令人信服的客观证据.近年来,随着模式识别与计算机视觉技术的快速发展,基于视觉的计算机辅助中国画真伪鉴别正成为学术界的研究热点,它将为专家的经验性鉴定寻找科学的、客观的量化指标进行有益的探索.首先对中国画真伪鉴别的现状进行阐述,然后根据中国画中的三类不同的鉴别对象,分别对相关的视觉鉴别技术进行了综述.