深圳在AI图像识别技术领域展现出了强大的研发实力和应用前景，其重点技术主要体现在以下几个方面：

1. 深度学习算法

深度学习是AI图像识别技术的核心，通过构建多层次的神经网络模型，实现对图像数据的自动学习和特征提取。深圳的科技企业如码隆科技、触站AI等，在深度学习算法方面有着深厚的积累和创新。码隆科技提出的“弱监督学习”算法CurriculumNet，能够在数据极少且存在噪声的情况下，训练出高性能的深度学习模型，这一技术在物体和动作识别上取得了显著成效。

2. 计算机视觉技术

计算机视觉是AI图像识别技术的重要组成部分，它涉及图像的获取、处理、分析和理解。深圳的科技企业利用计算机视觉技术，对图像中的目标进行精确检测和识别。例如，在智能安防领域，通过计算机视觉技术可以实现人脸识别、行为分析等功能；在智能制造领域，该技术可以辅助机器人进行准确操作和装配。

3. 多模态融合技术

多模态融合是指将不同来源的信息（如图像、语音、文本等）进行融合处理，以提高识别的准确性和鲁棒性。深圳的AI图像识别技术也在积极探索多模态融合的应用。通过融合图像、语音等多种信息源，可以实现对复杂场景的全面理解和分析，进一步提高识别的精度和效率。

4. 场景定制化算法

针对不同的应用场景，深圳的科技企业还开发了场景定制化算法。这些算法根据特定场景的需求进行优化和调整，以提高在该场景下的识别效果和性能。例如，在智能零售领域，针对超市的称重场景，开发了商品自动识别算法；在智慧教育领域，针对中考理化生实验考试的需求，开发了智慧实验终端设备。

5. 跨平台适配与优化

深圳的AI图像识别技术还注重跨平台适配与优化。无论是Android、iOS还是其他操作系统平台，都能够实现良好的兼容性和性能表现。同时，针对不同的硬件设备和传感器，也进行了相应的适配和优化工作，以确保识别效果的稳定性和可靠性。

综上所述，深圳在AI图像识别技术方面的重点技术包括深度学习算法、计算机视觉技术、多模态融合技术、场景定制化算法以及跨平台适配与优化等方面。这些技术的应用和发展，不仅推动了AI技术的创新进步，也为各行各业的智能化转型提供了有力支持。

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