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人工智能与大数据InformationComputer2025年第9期

人工智能时代视觉系统中的目标识别技术设计分析

姜有奇

（陕西机电职业技术学院，陕西宝鸡721001）

摘 要：视觉系统作为人工智能时代机器感知世界的重要途径，其目标识别能力已成为衡量智能系统性能的关键指

标。文章首先介绍了目标识别技术的基本原理及发展历程；其次，深入探讨了当前主流的目标识别算法；在此基础上，

从硬件加速与并行计算、数据增强与迁移学习以及模型优化与轻量化设计等角度，对目标识别技术进行设计与优化，以

期为提升目标识别技术的性能、拓展其应用场景提供有益参考。

关键词：人工智能；视觉系统；目标识别；深度学习

中图分类号：TP183   文献标识码：A   文章编号：1003-9767（2025）09-022-03

DesignandAnalysisofObjectRecognitionTechnologyinVisualSystems

intheEraofArtificialIntelligence

JIANGYouqi

(ShaanxiVocationalandTechnicalCollegeofMechanicalandElectricalEngineering,BaojiShaanxi721001,China)

Abstract:Asanimportantwayformachinestoperceivetheworldintheeraofartificialintelligence,thevisualsystem’s

targetrecognitionabilityhasbecomeakeyindicatorformeasuringtheperformanceofintelligentsystems.Thearticlefirst

introducesthebasicprinciplesanddevelopmenthistoryoftargetrecognitiontechnology;Secondly,in-depthexplorationis

conductedonthecurrentmainstreamtargetrecognitionalgorithms.Onthisbasis,targetrecognitiontechnologyisdesigned

andoptimizedfromtheperspectivesofhardwareaccelerationandparallelcomputing,dataaugmentationandtransferlearning,

modeloptimizationandlightweightdesign,inordertoprovideusefulreferencesforimprovingtheperformanceoftarget

recognitiontechnologyandexpandingitsapplicationscenarios.

Keywords:artificialintelligence;visualsystem;targetrecognition;deeplearning

0 引 言及各类先进传感器，它们通过光电转换原理，将现实世

在人工智能时代，目标识别技术已被广泛应用于机界的视觉信息转化成数字信号，为后续数字图像处理与

器人导航、智能监控、自动驾驶等多个领域，并正朝着分析提供基础。其中，摄像头利用透镜系统聚焦光线，

更准确、高效的方向发展。然而，如何在复杂多变的环运用感光元件将