引言：在信息技术迭代升级的背景下，电子信息工程逐步向智能化、集成化、高效化方向发展，图像作为信息传递的重要载体，其高效处理与精准识别成为提升工程效能的关键。当前，电子信息工程场景中的图像数据呈现出海量增长、形态多样的特征，传统图像识别技术受特征提取能力限制，难以满足电子信息工程在复杂场景下的应用需求。深度学习凭借多层次网络结构与强大的自主学习能力，突破传统技术瓶颈，实现对复杂图像的精准识别与高效处理。将其融入电子信息工程的通信、测控、安全等核心环节，可显著提升工程的智能化水平与核心竞争力。基于此，深入研究深度学习图像识别在电子信息工程中的应用，梳理技术应用逻辑与优化路径，对推动产业升级、拓展工程应用边界具有重要的理论与实践意义。

一、深度学习图像识别的核心技术基础

（一）核心技术架构。深度学习图像识别技术以多层神经网络为核心架构，主要包含输入层、特征提取层、分类输出层三个关键部分。输入层负责接收原始图像数据并进行系统预处理，除完成图像的归一化、去噪等基础操作外，还会根据后续识别任务需求进行灰度化、图像增强或尺寸统一处理，最大限度降低干扰因素对识别结果的影响，为后续处理奠定坚实基础。特征提取层通过卷积层、池化层的交替作用，自主挖掘图像的浅层至深层特征，无需人工干预特征设计，大幅提升特征提取的全面性与精准性。分类输出层结合全连接层与激活函数，对提取的特征进行分析判断，输出图像识别结果，整个架构通过反向传播算法不断优化网络参数，持续提升识别精度。

（二）关键算法类型。深度学习图像识别的核心算法可分为卷积神经网络、循环神经网络及生成对抗网络三大类。卷积神经网络凭借局部感受野与权值共享特性，在静态图像的特征提取与识别中表现突出，是当前应用最广泛的核心算法。循环神经网络通过对序列数据的记忆与处理能力，适用于动态图像识别场景，可捕捉图像序列中的时序特征。生成对抗网络通过生成器与判别器的对抗训练，提升图像生成与识别的鲁棒性，尤其在低质量图像识别场景中具有显著优势。

（三）技术核心优势。相较于传统图像识别技术，深度学习图像识别具备三大核心优势。其一，自主特征提取能力强，可摆脱对人工特征设计的依赖，精准捕捉复杂图像中的细微特征与深层关联。其二，识别精度高，通过多层网络结构与大量数据训练，能够有效应对图像模糊、遮挡、噪声等复杂场景，提升识别的准确性。其三，泛化能力突出，经过合理训练与优化后，可快速适配不同类型的图像识别任务，无需进行大规模算法重构，适配性更强。

二、深度学习图像识别在电子信息工程中的核心应用

（一）通信系统优化。在电子信息通信系统中，深度学习图像识别技术可实现对通信信号的可视化识别与优化。通过将通信信号转换为可视化图像，利用图像识别技术分析信号的频谱特征、失真状态，精准定位信号传输过程中的干扰源与故障点，为通信系统的参数调整与故障修复提供依据。同时，该技术可应用于图像通信编码优化，通过识别图像的核心特征，实现对图像数据的高效压缩与编码，提升通信带宽的利用率，保障图像传输的清晰度与实时性。

（二）智能测控与检测。在电子信息工程的测控环节，深度学习图像识别技术可构建智能化的测控体系。通过摄像头采集工业生产、设备运行等场景的图像信息，利用图像识别技术实时监测设备的运行状态、零部件的完好度，及时发现设备运行中的异常情况并发出预警，替代传统的人工测控方式，提升测控的效率与精准度。此外，在电子元器件检测中，该技术可精准识别元器件的外观缺陷、尺寸偏差等问题，保障电子信息产品的生产质量。

（三）数据安全防护。深度学习图像识别技术为电子信息工程的数据安全防护提供了新路径。在身份认证领域，通过人脸识别、指纹图像识别等技术，构建高精度的身份认证体系，强化电子信息系统的访问权限管理，防止数据泄露与非法入侵。在数据加密传输中，可将核心数据转换为图像形式，利用图像识别技术实现数据的加密与解密，提升数据传输过程中的安全性。同时，该技术可监测数据传输过程中的异常图像数据，及时发现恶意攻击行为，保障数据传输安全。

三、应用中的瓶颈与优化策略

（一）核心应用瓶颈。深度学习图像识别在电子信息工程中的应用仍面临诸多瓶颈。技术层面，复杂场景下的识别鲁棒性不足，当图像面临严重遮挡、光照突变、背景干扰等情况时，识别精度会显著下降。工程层面，算法模型的计算复杂度高，对硬件设备的算力要求严苛，难以在中小型电子信息设备中广泛应用。此外，网络模型的可解释性差，难以清晰追溯识别结果的生成逻辑，为工程应用中的问题排查与优化带来困难。

（二）技术优化路径。针对应用瓶颈，可从三个方面开展技术优化。一是优化网络模型结构，通过轻量化网络设计，删减冗余网络层，在保障识别精度的前提下降低模型的计算复杂度，提升其在中小型设备中的适配性。二是强化数据增强与迁移学习，通过图像旋转、缩放、添加噪声等数据增强手段提升模型的泛化能力，利用迁移学习技术减少对大规模标注数据的依赖，降低训练成本。三是引入多模态融合技术，结合语音、文本等多类型数据，提升复杂场景下的识别鲁棒性。

（三）工程落地保障。为推动技术高效落地，需构建完善的工程保障体系。在硬件层面，研发适配深度学习算法的专用芯片，提升硬件设备的算力与能效比，同时优化硬件接口设计，增强与现有电子信息系统的兼容性，降低工程应用成本。在标准层面，建立深度学习图像识别在电子信息工程中的应用标准与规范，明确技术应用的流程、指标与质量要求，规范数据采集、模型训练及成果验收等全环节操作。在人才层面，加强跨领域人才培养，打造兼具深度学习技术与电子信息工程知识的复合型人才队伍，为技术融合应用提供人才支撑。此外，建立技术迭代与反馈机制，及时收集工程应用中的问题与需求，推动算法模型与应用方案持续优化。

结束语：深度学习图像识别技术与电子信息工程的融合，是推动电子信息工程智能化升级的重要路径，为工程效能提升与应用场景拓展提供了强大支撑。当前该技术在通信优化、智能测控、安全防护等核心环节已展现出显著应用价值，但仍面临鲁棒性不足、算力需求高、可解释性差等瓶颈。未来需通过技术优化、硬件升级、标准构建与人才培养多维度发力，持续提升技术的适配性与稳定性。随着技术的不断迭代，深度学习图像识别将在电子信息工程中实现更广泛、更深入的应用，为电子信息产业的高质量发展注入持续动力。

参考文献

[1]冯娅. 基于深度学习的图像识别技术在电子信息工程中的应用研究[J]. 办公自动化, 2025, 30 (07): 106-108.

[2]卢家乐. 面向视觉辅助的函数图像识别及其电子化方法研究[D]. 江苏科技大学, 2024.

[3]马晓. 基于深度学习的电子信息工程技术优化研究[A] 2024年智能工程与经济建设学术会议论文集（工程管理与经济建设专题）[C]. 江西省工程师联合会, 江西省工程师联合会, 2024: 3.