数字技术与应用杂志

摘要：<正>人工智能(AI)技术为计算机视觉目标识别提供了核心支撑。本文依托卷积神经网络、多尺度融合与注意力机制构建目标识别技术框架,并分析了算法优化与模型压缩在提升识别精度、降低推理延迟等方面的协同作用。实验结果表明,模型结构的轻量化与特征融合策略可以在保证检测精度的前提下,将推理效率提高约30%,展现了AI技术在智能监控、无人驾驶及工业视觉领域的工程价值。

基金资助： 广州华商学院2024年省级质量工程项目“广州桃花岛电商咨询有限公司大学生校外实践教学基地”(HS2023ZLGC16)；

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP391.41;TP18