基于人工智能的图像识别算法优化与应用研究

作　　者： 张建

摘　　要： 文章围绕图像识别领域中的精度与鲁棒性提升问题，提出一种基于多尺度卷积神经网络（Multi-Scale Convolu- tional Neural Network, MSCNN）融合通道注意力与空间注意力机制（Convolutional Block Attention Module, CBAM）的图像识别算法优化方案。该方法在标准 CNN 架构上引入多尺度特征提取模块，增强对不同空间分辨率图像特征的建模能力，并通过注意力机制进行特征重加权，提升模型在复杂场景下的判别能力。实验部分采用 ImageNet、CIFAR-100 两个标准数据集进行测试，并将该算法部署于智能安防图像采集终端，结果显示本方法在 Top-1 识别准确率、推理速度与模型参数量之间实现了良好平衡，具备较强的实际工程应用价值。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-10