电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级肖嘉轩        在电子科技大学格拉斯哥学院大一下期的新生研讨课中，很多老师都提及了图像识别技术，加之我对此的兴趣，下面我将分享我对此的一些理解认识及认为可以解决的社会问题。        以下是我在网络中查找到的对图像识别的介绍，        “图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。  为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。图像识别中的模式识别，是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。这个模式识别的模板匹配模型简单明了，也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别。”                                                                                                            --https://baike.baidu.com/item/图像识别技术/4581907?fr=aladdin ； 2018年11月28号引用自百度百科        图像识别的过程基本分为了五步，首先获取的信息会经过预处理如图像的平滑，增强，回复等。然后在模式识别中进行特征抽取和选择。并按照分类器规则进行判决，最后进行分类。        图像识别的一个重要应用是作为智能机器人的重要感觉器官。如我校图书馆入口的人脸识别系统。结合我在无人机课所学的知识，我认为它可以解决一个被许多人忽视的问题--电线塔上的鸟窝。        首先了解一下电线塔鸟窝的危害。这主要是指鸟类在杆塔上筑巢或杆塔附近排泄时，较长的鸟巢材料减小或者短接空气间隙，导致输电线路跳闸。这会使供电突然中断，严重影响人们日常生活及工作。但是如果通过人工来检查每个电线塔上是否有鸟窝，这就是一项极其枯燥且漫长的工作，效率很低并浪费人力物力。        我认为当前广受关注的无人机可以使用这项技术用以识别电线塔上的鸟窝。无人机具有体积小，速度快，控制距离长，且不受人视野的限制的优点。可以很大程度上的替代人工。但是由于我对图像识别技术认识有限，不清楚在识别鸟窝的过程中是否会把一些近似的目标如绝缘子当成鸟窝从而使得资源上的浪费。但是由于无人机电池续航能力无法实现超长距离的航行，所以我认为可以结合传统的方法共同解决电塔鸟窝的问题。