賀雍譯

（山西應(yīng)用科技學(xué)院 山西 太原 030062）

0 引言

在互聯(lián)網(wǎng)時代背景下，人、機、網(wǎng)三者之間有效結(jié)合，形成規(guī)模較大的物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建促使人工智能技術(shù)得以迅猛發(fā)展。而圖像作為一種常用的數(shù)據(jù)信息表達方式，如何精確化解讀所包含的信息、保證圖像檢測水平是重中之重。目前，傳統(tǒng)圖像檢測系統(tǒng)存在圖像識別檢測精度低、分析處理能力低等問題，嚴重影響了圖像最終檢測效果。而人工智能圖像檢測系統(tǒng)的設(shè)計和應(yīng)用可以從源頭上避免以上不良現(xiàn)象的出現(xiàn)，這是由于該系統(tǒng)有效應(yīng)用了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，表現(xiàn)出圖像分辨率高、檢測識別率高、便捷易用等特點，完全滿足各種圖像檢測相關(guān)標(biāo)準和要求。所以，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用背景下，為進一步提高圖像檢測效率和效果，加強對人工智能圖像檢測系統(tǒng)的科學(xué)化、規(guī)范化設(shè)計顯得尤為重要。

1 系統(tǒng)設(shè)計原則

為了進一步地提高人工智能圖像檢測系統(tǒng)設(shè)計水平，技術(shù)人員要嚴格按照以下系統(tǒng)設(shè)計原則，對系統(tǒng)功能模塊進行科學(xué)和設(shè)計：

（1）穩(wěn)定性高。為了保證系統(tǒng)能夠良好運行，技術(shù)人員要保證各個功能模塊服務(wù)可靠的前提下，確保人工智能圖像檢測系統(tǒng)能夠在硬件、軟件出錯的情況下也能夠穩(wěn)定、可靠地運行。

（2）可拓展性高。一個先進、可靠的系統(tǒng)必須表現(xiàn)出較高的可拓展性和靈活性，便于后期根據(jù)模塊本身業(yè)務(wù)的變化，對系統(tǒng)進行快速升級和維護，提高了系統(tǒng)代碼重復(fù)利用率，保證了系統(tǒng)功能開發(fā)效率和效果。

（3）界面簡潔友好。只有保證系統(tǒng)界面簡潔友好，才能確保用戶操作流暢性，從而最大限度地提高用戶的使用體驗，否則，無論系統(tǒng)功能設(shè)計得多么強大、多么先進，也難以有效地提高客戶的使用體驗。所以，為了確保所設(shè)計的人工智能圖像檢測系統(tǒng)表現(xiàn)出界面簡潔友好、數(shù)據(jù)調(diào)用快捷方便等特點，系統(tǒng)界面友好性和可用性設(shè)計在整個人工智能圖像檢測系統(tǒng)設(shè)計中顯得尤為重要。

（4）該系統(tǒng)必須表現(xiàn)出較高的保密性、易維護易升級性、跨平臺性，確保各個操作系統(tǒng)均能夠正常、穩(wěn)定地運行。

2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計

系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫作為系統(tǒng)的重要組成部分，主要用于對數(shù)據(jù)的存儲和管理，便于用戶更好地對數(shù)據(jù)進行增加、刪除、查看和修改處理。對于人工智能圖像檢測系統(tǒng)而言，其數(shù)據(jù)庫主要用于對用戶編號、登錄密碼、圖像分辨率、圖像檢測時間和圖像檢測精確度等相關(guān)信息安全可靠地傳輸、存儲和管理，便于用戶更好地對該系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互，使得數(shù)據(jù)的利用率大幅度提高。所以，為了實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的安全化存儲和管理，技術(shù)人員要重視對系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的科學(xué)化設(shè)計?，F(xiàn)以如表1、表2所示的“用戶信息表、圖像檢測信息表”為例，完成對系統(tǒng)主要數(shù)據(jù)庫的科學(xué)化、規(guī)范化設(shè)計，便于用戶更好地查看和調(diào)用這些數(shù)據(jù)。

表1 用戶信息表

3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計

為了確保所設(shè)計的系統(tǒng)具有功能強大、安全可靠等特點，技術(shù)人員必須嚴格按照如圖1所示的系統(tǒng)功能模塊設(shè)計示意圖，完成對用戶登錄模塊、云端圖像處理分析模塊、圖像特征采集模塊、人工智能信號圖像合成模塊等功能模塊的科學(xué)化設(shè)計[1]。這些功能在實際設(shè)計中，所選用的開發(fā)工具和開發(fā)語言分別是eclipse、JAVA，整個web展示主要運用了JSP技術(shù)、Spring技術(shù)和Hibernate技術(shù)。其中，用戶登錄模塊用到了JSP技術(shù)；云端圖像處理分析模塊和圖像特征采集模塊主要用到了Spring技術(shù)；人工智能信號圖像合成模塊用到了Hibernate技術(shù)。

圖1 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計示意圖

3.1 用戶登錄模塊設(shè)計

為了實現(xiàn)對用戶登錄模塊的科學(xué)化、規(guī)范化設(shè)計，技術(shù)人員要事先做好對用戶登錄行為全面化、嚴格化認證。首先，用戶要想正常登錄和使用該系統(tǒng)相關(guān)功能，要使用系統(tǒng)注冊模塊，對個人信息進行注冊，從而獲取相應(yīng)的用戶名和密碼；其次，將用戶名和密碼輸入和提交到系統(tǒng)中，由系統(tǒng)采用加密處理的方式，對這些隱私信息進行全面化保護處理[2]。并向管理服務(wù)器中傳輸所加密好的信息數(shù)據(jù)，由管理服務(wù)器負責(zé)認證處理用戶所提交的隱私信息。當(dāng)這些隱私信息通過認證后，系統(tǒng)會結(jié)合用戶請求需求，將相關(guān)頁面加載和呈現(xiàn)出來，供用戶訪問和瀏覽。反之，如果認證失敗[3]，說明用戶提交的用戶名和密碼信息存在錯誤，需要用戶對這些信息進行核實，核實無誤后，方可提交這些信息?？傊?，通過對用戶登錄模塊進行科學(xué)設(shè)計，可以實現(xiàn)對用戶名、密碼等隱私信息的有效保護，避免因用戶隱私信息出現(xiàn)泄露丟失而造成不必要的經(jīng)濟損失。用戶登錄模塊核心代碼如下：

import java.util.Scanner;

public class T03 {

public static void main(String[] args) {

String username = "hhh";

String password = "123";

for (int i = 0; i < 3; i++) {

//鍵盤錄入賬戶名和密碼

Scanner sc = new Scanner(System.in);

System.out.println("請輸入賬戶名：");

String user = sc.nextLine();

System.out.println("請輸入密碼：");

String pwd = sc.nextLine();

if (user.equals(username) && pwd.equals(password)) {

System.out.println("登錄成功");

break;

} else {

if (2-i == 0) {

System.out.println("您的賬戶已被鎖定");

} else {

System.out.println("登錄失敗,你還有"+(2-i)+"次機會");

}

}

}

}

}

3.2 云端圖像處理分析模塊設(shè)計

云端圖像處理分析模塊在實際設(shè)計中，需要充分利用互聯(lián)網(wǎng)空間內(nèi)多個交互資源的基礎(chǔ)上，利用物聯(lián)網(wǎng)的信息處理運算功能，分析處理圖像信息[4]。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要對物聯(lián)網(wǎng)與終端數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)站進行搭建處理。云端圖像處理分析模塊主要包含以下兩個功能：（1）信息中轉(zhuǎn)職能。對于云端而言，其架設(shè)核心是確保所設(shè)計的系統(tǒng)終端含有大量的圖像特征信息，并隨時隨地對比和分析物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部信息資源。（2）物聯(lián)網(wǎng)資源調(diào)取功能。通過利用云端，可以確保不同物聯(lián)網(wǎng)空間建立良好的連接關(guān)系[5]。另外，云端在調(diào)取所需數(shù)據(jù)資源方面具有重要作用，相關(guān)人員可以利用云端，全面地對比和分析調(diào)取數(shù)據(jù)和上傳圖像特征數(shù)據(jù)。結(jié)合以上兩個重要職能，發(fā)現(xiàn)云端架構(gòu)設(shè)計相當(dāng)成功，云端架構(gòu)設(shè)計主要用到了智能數(shù)據(jù)架構(gòu)方式，該方式的運用，可以最大限度地提高數(shù)據(jù)動態(tài)處理能力，同時，還能實現(xiàn)與信息資源深入融合，為用戶提供強大的數(shù)據(jù)交互功能。另外，該方式所使用到的算法具有較高的動態(tài)性。云端架構(gòu)算法在實際設(shè)計中，主要利用了ALTER語法的架構(gòu)可靠、維護成本低、語言精簡等特點，通過利用該語法，可以實現(xiàn)對算法的科學(xué)化編寫和構(gòu)建。云端架構(gòu)代碼主要由以下兩部分組成，分別是算法方程式、云端權(quán)限代碼。另外，在對云端空間進行搭建期間，所用到的代碼主要用于對數(shù)據(jù)交互通道的構(gòu)建，這為后期終端與物聯(lián)網(wǎng)空間進行數(shù)據(jù)交互提供了通道，同時，還能方便用戶更好地調(diào)取和對比圖像特征數(shù)據(jù)資源，從而保證圖像特征數(shù)據(jù)對比結(jié)果的精確性和真實性。

3.3 圖像特征采集模塊設(shè)計

圖像特征采集模塊作為人工智能圖像檢測系統(tǒng)的重要模塊，提供了很好的服務(wù)。該模塊在實際設(shè)計中，主要用到了人工智能像素點特征采集技術(shù)，結(jié)合圖像特征區(qū)域，完成對相關(guān)特征信息的全面化采集。將這些特征信息與圖像原特征進行有效地結(jié)合，從而形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)并做好對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的全面優(yōu)化[6]。從根本上解決傳統(tǒng)土地信息上傳引發(fā)的數(shù)據(jù)利用率低等問題，有效地保證了所采集信息的完整性、真實性和有效性。對于圖像信息而言，通常是由多個數(shù)據(jù)載點組成，載點不同，所對應(yīng)的像化因子也存在很大的差異。像化因子在實際運用中，需要嚴格按照所設(shè)置好的排列順序，對構(gòu)成像素進行排序處理。像素主要是指采用像化集合的方式，對若干個數(shù)據(jù)信息進行組合處理。在整個像化集合中，通過利用多個特征信息，完成對多個像化點的構(gòu)建，確保圖像視覺表現(xiàn)出一定的突出性[7-8]。另外，通過利用人工智能像素點特征采集技術(shù)，對所需要的圖像特征數(shù)據(jù)進行全面化抓取處理，在特普勒特征抓取算法的應(yīng)用背景下，通過抓取處理圖像特征點，可以獲得連續(xù)性較好的特征點，使得特征差異性降到最低，這表明該算法不僅可以最大限度地提高圖像像素點深度分析能力，還能表現(xiàn)出較高的人工智能化性能[9]。另外，通過利用云端圖像處理分析模塊，可以完成對底層數(shù)據(jù)交互協(xié)議的制定，圖像特征采集模塊工作結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 圖像特征采集模塊工作結(jié)構(gòu)

3.4 人工智能信號圖像合成模塊設(shè)計

人工智能信號圖像合成模塊在實際設(shè)計中，通過利用云端架構(gòu)平臺，采用圖像編碼轉(zhuǎn)換處理的方式，完成對回饋結(jié)果數(shù)字信號的全面化分析和處理，從而保證圖像檢測水平[10]。該模塊設(shè)計通常會涉及以下兩個通道，一個是數(shù)字信號輸入通道，另一個是圖像轉(zhuǎn)換通道。通過利用人工智能轉(zhuǎn)換方式，可以對數(shù)據(jù)進行交互處理，通道內(nèi)數(shù)據(jù)為單向交互通道，確保數(shù)字信號順利轉(zhuǎn)換為圖像信號，為實現(xiàn)數(shù)字信號與圖像信號的快速轉(zhuǎn)換打下堅實的基礎(chǔ) 。

4 系統(tǒng)測試

為了更好地檢驗人工智能圖像檢測系統(tǒng)運行是否穩(wěn)定、可靠，技術(shù)人員要采用仿真試驗的方式，對該系統(tǒng)性能進行全面化檢驗。與傳統(tǒng)圖像檢測系統(tǒng)最終檢測結(jié)果相比[11-12]，測試平臺計算機的內(nèi)存容量和頻率分別達到4G、1 600 MHz，具體測試對比參數(shù)如表3所示。

表3 測試對比參數(shù)

從表3中的數(shù)據(jù)可以看出，本文所設(shè)計的人工智能圖像檢測系統(tǒng)表現(xiàn)出較高的圖像檢測性能，完全滿足零分辨率檢測圖片處理需求，充分發(fā)揮了人工智能技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢。另外，該系統(tǒng)具有運行速度快、識別準確率高、系統(tǒng)設(shè)計資源開銷低等特點，完全滿足計算機平臺運行需求。

5 結(jié)語

綜上所述，本文所設(shè)計的人工智能圖像檢測系統(tǒng)充分利用了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，具有操作簡單快捷、運行速率高、圖像識別準確率高、系統(tǒng)設(shè)計成本低等特點，極大地提高了用戶的使用體驗，為后期圖像檢測系統(tǒng)研發(fā)提供了一種新的設(shè)計思路。