现代计算处理工作可以通过智能技术算法解决复杂任务自动化随着智能城市、自动化车辆、智能工厂、预测翻译员和语音助手的实现而日益普及此外,这些应用的特征是整合各种机器智能、深学习和人工学习技术,为提高效率和强健性铺路实战环境自动化技术部署方面进行的一些分析包括图像处理、环境预测和分析以及实战监测组合可用于无驱动自主汽车持续监控和处理环境输入

支持上述处理的新兴技术是计算机视觉,它用同方式解释图像和实界实体,以人视觉系统提取信息此外,图像处理对象,包括大小、距离穿行和结构,必须提高图像质量计算机视觉技术帮助实体使用机器学习技术建模和图像处理模糊逻辑技术可用于神经网络、增强学习、长期存储和无超化学习方法近些年来,模糊网络处理从环境检索的复杂源码复杂源可使用问题自然描述而非精确关系值处理模糊系统收集图像值与计算机视觉相关联,可能有不确定问题,可以通过模糊图像识别分析法精确解决模糊辅助分析技术用于各种应用,包括远程处理、数字图像分类、医学分析中手势识别和传感器辅助智能环境模糊方法、深学习和人工智能方法,如K近邻(KNN)、强视模型、稀疏培训、支持向量机(SVM)、3D建模和自操作学习模型

特题的目的是说明计算机视觉技术相关技术和模型,通过模糊模型帮助图像识别分析因此,可讨论人工智能、深学习模型和机器辅助算法对图像识别和分类所涉技术问题原创研究和评论文章受欢迎

潜在题目包括但不限于:

• 智能图像识别技术辅助计算机视觉和模糊神经网络
• 增强型自动汽车部署模型带计算机视觉和深学习模型
• 基于3D建模和深学习改善定位检测和分类
• 未来实施基于AI建模的图像注册分类
• 多模式图像聚合和图像检索基于计算机视觉技术新分类
• 增强图像分割并重编基于ML算法计算机视觉输入和图像分析
• 有效安装模糊神经网络并借助计算机视觉识别图像
• 以计算机视觉为基础与CNN关联的新图像分类和学习框架
• 与计算机视觉相关有效图像分类和识别复杂实时环境
• 边缘图像存储和检索模糊神经网络相关计算机视觉