29、工业互联网中基于深度学习的图像高效处理技术

工业互联网中基于深度学习的图像高效处理技术

1. 设备运行与数据传输

在现代工业场景中，设备运行的安全性和工作效率至关重要。通过设备的预警功能和自动处理功能，设备运行的安全性得到了极大提升，工作效率也显著提高。设备能够与服务器进行通信，通过网络将自身的实时状态传输给服务器，服务器会把这些设备状态数据存储在数据库中。后续，通过访问这些数据就能获取设备的历史信息。

2. 基于深度学习的图像平滑技术

深度学习作为机器学习的重要分支，可通过无监督学习直接从原始图像中获取多级图像特征信息，并利用多个非线性变换框架模拟数据中多级特征的表示。目前，基于无监督学习的空间自适应图像平滑算法已成功应用于一系列视觉应用，如图像细节增强、纹理去除和图像处理等。

图像平滑的目的是减少不重要图像细节的干扰，使图像结构的主体清晰完整。其能量函数可表示为：
$E = E_d + \lambda_f E_f + \lambda_e E_e$ (16.1)
其中，$E_d$ 代表数据项，$E_f$ 是平滑项，$E_e$ 表示图像的边缘保留项，$\lambda_f$ 和 $\lambda_e$ 是平衡权重。数据项衡量输出图像与输入图像之间的颜色差异，在RGB颜色空间中，数据项可表示为：
$E_d = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} ||T_i - I_i||^2$ (16.2)
这里，$N$ 是像素总数，$i$ 是像素索引。

在图像平滑过程中，一些重要边缘可能会被削弱，因此需要保留重要的像素信息。图像的边缘响应形式可定义为图像局部梯度幅度的总和：
$E_i(I) = \sum_{j \in N(i)}