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内容简介：本书聚焦计算机视觉技术在图像识别领域的落地应用，围绕国内产业数字化转型背景下图像识别技术的实践需求展开系统阐述。全书梳理了计算机视觉的核心技术脉络，涵盖图像预处理、特征提取、深度学习卷积神经网络等关键基础理论，结合不同行业场景拆解图像识别的实现逻辑与落地路径。书中融入了大量实操类应用案例，既覆盖传统的安防监控、智能交通、工业质检等成熟场景，也延伸至智慧医疗、农业遥感、新零售商品识别等新兴应用领域，针对性分析了当前图像识别落地过程中面临的小样本学习、复杂环境干扰、多模态数据融合等共性技术难题，并结合行业前沿研究成果给出优化方向。