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基于阿里云视觉智能开发平台身份证识别系统搭建

2020-09-25 682

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简介： 使用 Spring Boot 框架基于阿里云ocr 实现身份证识别系统

基于阿里云视觉智能开发平台身份证识别系统搭建

今天学习了身份证识别系统代码，通过讲师的讲解，自己对此系统的开发有了一定的了解。

前端

上传身份证文件
通过JQuery和bootstrap进行页面美化
通过form表单获取后端传来的数据

后端

将上传的文件保存到本地【没有使用数据库】
使用了阿里云ocr sdk

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关键词：

阿里云智能

图像识别系统

阿里云视觉

图像识别身份证

阿里云开发平台

ruochen_

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30天前

机器学习/深度学习传感器自动驾驶

基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用

【2月更文挑战第29天】随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其核心分支之一，在图像识别领域取得了显著成就。本文聚焦于探讨深度学习技术在自动驾驶系统中的应用，重点分析了卷积神经网络（CNN）在车辆环境感知中的关键作用。文章首先概述了深度学习的基础理论和关键技术，随后详细阐述了CNN如何通过多层次特征提取实现精确的图像分析，以及这些技术如何帮助自动驾驶系统实时理解复杂道路情况。最后，文章讨论了当前技术面临的挑战与未来的发展方向，为相关领域的研究提供参考。

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技术混子

27天前

机器学习/深度学习数据采集监控

基于深度学习的图像识别技术在智能监控系统中的应用

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其核心分支之一，在图像处理和分析领域取得了显著成就。本文将探讨一种基于深度学习的图像识别技术，并分析其在智能监控系统中的应用。该技术通过构建复杂的神经网络模型，实现了对监控视频中异常行为的准确识别与实时反应。实验结果表明，与传统算法相比，该方法在准确率和处理速度上都有明显提升，有效增强了监控系统的智能化水平。

技术混子

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游客qf4jmczx4xu2y12121

28天前

机器学习/深度学习传感器自动驾驶

基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用

【2月更文挑战第31天】随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为推动自动驾驶系统革新的核心动力之一。特别是在图像识别领域，深度学习模型已经显示出了卓越的性能和广阔的应用前景。本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术如何被集成进自动驾驶系统中，以及这一集成对提高系统准确性、可靠性的影响。我们将详细分析卷积神经网络（CNN）等先进深度学习架构在处理车载摄像头捕获的复杂交通场景中的作用，并讨论数据增强、迁移学习等策略在提升模型泛化能力方面的重要性。此外，我们还将评估这些技术在真实世界条件下的性能及其面临的挑战。

游客qf4jmczx4xu2y12121

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mrq4nk6ni2neg

10天前

机器学习/深度学习自动驾驶算法

基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用

【4月更文挑战第9天】随着人工智能技术的不断进步，深度学习已成为推动多个领域革新的核心动力。特别是在图像识别领域，通过模仿人类视觉系统的处理机制，深度学习模型已展现出超越传统算法的性能。本文将探讨深度学习在图像识别中的关键技术，并重点分析这些技术如何被应用于自动驾驶系统中以实现车辆环境的实时理解与决策。我们将从卷积神经网络（CNN）的基础结构出发，讨论其在特征提取、物体检测和分类中的作用，以及如何通过增强学习和迁移学习等策略来优化模型性能。此外，我们还将评估当前技术面临的挑战，如数据集偏差、实时处理需求以及模型泛化能力，并提出可能的解决方案。

mrq4nk6ni2neg

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游客799

12天前

机器学习/深度学习自动驾驶安全

基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用

【4月更文挑战第7天】随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习在图像处理领域的突破性进展，自动驾驶系统得到了前所未有的推动。本文旨在探讨如何将基于深度学习的图像识别技术有效集成到自动驾驶系统中，以提高其准确性和可靠性。文章首先介绍了深度学习的基本概念及其在图像识别中的关键作用，随后详细分析了自动驾驶系统对图像识别技术的具体需求，接着提出了一种改进的卷积神经网络模型，并通过实验验证了该模型在复杂环境下的性能表现。最后，本文还讨论了在实际部署过程中可能遇到的挑战及潜在的解决方案。

游客799

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天下无贼001

15天前

机器学习/深度学习传感器数据采集

基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用

【4月更文挑战第4天】随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已经成为计算机视觉领域的核心推动力。尤其是在图像识别任务中，深度神经网络表现出了超越传统算法的性能。本文将探讨深度学习模型在自动驾驶汽车图像识别系统中的应用，重点分析卷积神经网络（CNN）的结构、训练过程以及优化策略，并讨论其在处理实时交通场景中的效率和准确性。此外，文章还将涉及数据增强、迁移学习等先进技术如何进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性。

天下无贼001

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shuj

15天前

机器学习/深度学习监控安全

深度学习驱动下的智能监控系统：图像识别技术的创新应用

【4月更文挑战第4天】在智能监控领域，基于深度学习的图像识别技术已成为提升系统智能化水平的关键。本文旨在探讨该技术如何优化智能监控系统，并分析其在实际应用中的性能和挑战。通过对当前深度学习模型与算法的研究，我们着重于图像识别技术在实时监控、异常行为检测和人脸识别等方面的应用。进一步地，本文将讨论这些技术在实际部署时所面临的数据隐私、模型泛化能力和计算资源要求等问题，并提出相应的解决策略。

shuj

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17天前

机器学习/深度学习监控安全

深度学习驱动下的智能监控系统：图像识别技术的革新与应用

【4月更文挑战第2天】在智能监控领域，图像识别技术正经历着一场由深度学习推动的变革。本文深入探讨了基于深度学习的图像识别技术如何强化智能监控系统的功能和效率，并分析了其在实际应用中的表现和挑战。通过研究最新的研究成果和技术趋势，我们揭示了深度学习算法在处理视频流、实时监测和异常行为检测方面的先进性，以及这些技术如何转化为提高安全水平的创新应用。

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我不是游客20240119

27天前

机器学习/深度学习自动驾驶安全

基于深度学习的图像识别在自动驾驶系统中的应用

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其核心分支之一，在图像识别领域取得了突破性进展。本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用及其优化策略。首先，简述了深度学习在图像处理中的基础原理和关键技术；随后，分析了自动驾驶系统中图像识别的重要性及面临的挑战；最后，提出了几种提升图像识别效率和准确性的方法，并讨论了它们在实际系统中的应用情况。通过实验数据验证，这些方法显著提高了自动驾驶系统的安全性能和可靠性。

我不是游客20240119

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mrq4nk6ni2neg

27天前

机器学习/深度学习数据采集自动驾驶

利用深度学习优化图像识别在自动驾驶系统中的应用

在自动驾驶技术迅猛发展的当下，图像识别作为其核心技术之一，对于提升车辆的环境感知能力至关重要。本文聚焦于探讨如何通过深度学习算法优化图像识别过程，以增强自动驾驶系统的准确性和实时反应能力。文中介绍了卷积神经网络（CNN）在图像处理中的关键作用，分析了数据预处理、模型训练策略以及模型压缩等技术对性能的影响。此外，还探讨了迁移学习在缺乏标注数据时的应用，以及对抗性网络在提高模型鲁棒性方面的潜力。通过实验评估，本文展示了这些技术在真实世界数据集上的应用效果，并对未来自动驾驶系统中图像识别技术的发展趋势进行了展望。

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