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面向海量植物图像的智能检索系统设计
文献摘要：
针对传统软件技术设计的植物图像检索系统中存在无法实现智能检索、植物图像数量增长慢、检索系统难以扩容,以及当植物图像数量达到百万级以上时检索效率低和检索请求高并发时植物图像加载慢等问题,提出利用百度AI技术、ImageSharp图像分割技术和CV2颜色识别技术实现植物图像的智能检索.利用FastDFS技术实现检索系统的动态扩容、负载均衡和植物图像的快速加载,利用Solr搜索引擎技术提高海量植物图像的检索效率,利用Python爬虫技术不断丰富检索系统的植物图像从而实现检索系统的可持续化发展.实验结果表明,通过上述技术能够构建一个面向海量植物图像的智能检索系统.
文献关键词：
植物图像;检索系统;大数据;人工智能;分布式存储;搜索引擎;网络爬虫
中图分类号：
作者姓名：
邱金水;庄会富;金涛
作者机构：
中国科学院昆明植物研究所科技信息中心,云南 昆明 650201
文献出处：
引用格式：
[1]邱金水;庄会富;金涛-.面向海量植物图像的智能检索系统设计)[J].计算机与现代化,2022(10):62-67,81
A类：
ImageSharp
B类：
向海,植物图像,智能检索系统,软件技术,技术设计,图像检索,百万,请求,高并发,百度,图像分割,CV2,颜色识别,FastDFS,动态扩容,负载均衡,快速加载,Solr,搜索引擎,技术提高,Python,爬虫技术,不断丰富,可持续化发展,分布式存储,网络爬虫
AB值：
0.28814
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