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图像识别技术及应用图像识别技术是近年来人工智能领域中的一个热门话题。
这项技术通过计算机视觉算法，能够自动识别和分类图片中的对象，从而为人们带来了极大的便利。
在物联网、智能家居、自动驾驶、医疗等领域都可见到它的应用。
一、图像识别技术的原理图像识别技术是基于计算机视觉的发展而来的。
其核心原理是将图片中特征提取出来，并通过学习算法进行分类。
在提取图片特征时，常用的方法包括边缘检测、色彩特征、纹理特征和形状特征等。
而分类方面则涉及到机器学习中的神经网络等方法。
二、图像识别技术的应用图像识别技术在各个领域中都有着广泛的应用，下面我将重点介绍以下几个方面。
1、智能家居随着智能家居的兴起，图像识别技术被广泛应用于家庭安全及智能家居控制。
例如，通过安装入侵检测器和智能摄像头等设备进行居家安保和监控。
在智能家居控制方面，通过图像识别技术识别人脸，可以控制家电开关、门禁系统等。
2、自动驾驶在自动驾驶领域，图像识别技术的应用也非常广泛。
车辆需要将周围的交通信息转换为电子信号，使用图像识别技术对交通灯和路况进行判断，以便自动驾驶方案进行相应的决策。
3、医疗在医疗领域中，图像识别技术也有着重要的应用。
它可以利用医学影像技术对人体进行诊断和治疗。
例如，在眼科检查方面，医生可以使用图像识别技术来帮助诊断疾病，例如视网膜病变。
在神经学方面，图像识别技术还可以协助医生对脑信号进行分析和理解。
4、安防监控在安防监控领域中，图像识别技术也是相当有效的一种手段。
它可以为公共场所或私人领域提供更严密的保护和监控，并及时识别恶意入侵行为。
例如，利用图像识别技术可以快速发现白天或夜间人员出现在禁止进入区域的地方。
三、图像识别技术的市场前景随着技术的不断成熟，图像识别技术的市场前景也越来越被看好。
根据市场研究机构IDC的预测，到2022年，全球计算机视觉和图像识别市场的总支出将达到580亿美元。
可以预见，以后图像识别技术将会在多个领域中发挥更为广泛的应用和价值。
图像识别面试题一、介绍图像识别的概念图像识别是指通过计算机分析和处理图像，以实现对图像中物体和特征的自动识别和理解。
在计算机视觉领域中，图像识别是一项重要而复杂的任务，它涉及到图像采集、特征提取、模式匹配等多个方面的技术和算法。
近年来，随着深度学习技术的兴起，图像识别取得了很大的进展，其在人脸识别、车辆识别、物体检测等应用中得到了广泛应用。
二、图像识别的主要应用领域1. 人脸识别人脸识别是指通过对图像或视频中的人脸进行分析和比对，实现对身份的判断和验证。
它在刑侦领域、门禁系统、手机解锁等方面有着广泛的应用。
2. 车辆识别车辆识别是指通过对车辆图像进行特征提取和匹配，实现对车型、车牌等信息的识别。
它在交通管理、智能停车系统等方面发挥着重要的作用。
3. 物体检测物体检测是指从图像中检测出物体的位置和边界框，并进行分类和识别。
它在安防监控、无人驾驶、智能家居等方面有着广泛的应用。
4. 图像搜索图像搜索是指通过图像的内容特征来检索和匹配数据库中的图像，实现图像搜索和相似图像推荐。
它在电商、媒体管理等领域起到了重要的作用。
三、图像识别的关键技术和算法1. 特征提取特征提取是指从图像中提取出能够表达物体和特征的向量或描述子。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取的方法有传统的手工设计特征以及基于深度学习的卷积神经网络等。
2. 分类和识别分类和识别是图像识别的核心任务，其目标是将特征提取得到的向量或描述子与预先定义的类别进行匹配和分类。
传统的分类算法有支持向量机、随机森林等，而深度学习方法以及其变种如卷积神经网络等在分类和识别任务上取得了很大的突破。
3. 目标检测目标检测是指从图像中检测出物体的位置和边界框，并进行分类和识别。
目标检测常用的方法有基于特征的方法、基于滑动窗口的方法以及基于深度学习的方法。
四、面试题示例1. 请简述图像识别的定义和应用领域。
2. 请列举图像识别领域常用的特征提取方法。
3. 请解释什么是深度学习，在图像识别中的作用是什么？举例说明深度学习在图像识别中的应用。
图像识别方法及图像识别模型的训练方法在当今数字化的时代，图像识别技术已经成为了一项至关重要的技术。
它在众多领域都有着广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、医疗诊断、工业检测等等。
那么，图像识别到底是如何实现的呢？这就涉及到图像识别方法以及图像识别模型的训练方法。
首先，我们来了解一下图像识别的基本方法。
图像识别的核心思想是从图像中提取出有价值的特征，并利用这些特征来对图像进行分类或识别。
一种常见的方法是基于传统的图像处理技术。
这包括对图像进行灰度化、二值化、滤波、边缘检测等操作，以提取图像的基本形状、纹理等特征。
例如，通过边缘检测算法，可以找出图像中物体的轮廓；通过纹理分析，可以判断图像中的材质。
另一种重要的方法是基于深度学习的技术。
深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别中取得了巨大的成功。
CNN 能够自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示。
它通过一系列的卷积层、池化层和全连接层来对图像进行处理。
卷积层用于提取局部特征，池化层用于降低特征维度，全连接层则用于最终的分类或识别。
在实际应用中，还会结合多种方法来提高图像识别的效果。
比如，先使用传统的图像处理方法对图像进行预处理，去除噪声、增强对比度等，然后再将处理后的图像输入到深度学习模型中进行识别。
接下来，我们探讨一下图像识别模型的训练方法。
数据准备是训练图像识别模型的第一步。
需要收集大量的图像数据，并对这些数据进行标注，即标记出图像中的目标类别。
数据的质量和数量对模型的训练效果有着至关重要的影响。
为了增加数据的多样性，可以对原始数据进行数据增强操作，如翻转、旋转、缩放、裁剪等。
选择合适的模型架构是关键的一步。
对于图像识别任务，常见的模型架构如 VGG、ResNet、Inception 等都表现出色。
这些架构在不同的应用场景中可能会有不同的效果，需要根据具体问题进行选择和调整。
在训练过程中，需要设置合适的超参数，如学习率、迭代次数、正则化参数等。
图像识图知识点总结图像识别的应用十分广泛，包括人脸识别、车牌识别、物体识别、手势识别、文字识别等。
在实际应用中，图像识别技术可以用于安防监控、智能交通、医疗诊断、工业质检、无人驾驶等领域。
图像识别的发展不仅推动了人工智能技术的进步，也为各行业提供了更多的发展机遇。
一、图像识别的基本原理图像识别的基本原理是利用计算机视觉技术对图像进行特征提取和分类。
图像特征提取是指从图像中提取出有代表性的特征，用于描述图像的内容和结构。
常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征等。
图像分类是指利用提取的特征对图像进行分类和识别。
常用的图像分类算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、K近邻(KNN)等。
图像识别的基本原理可以分为以下几个步骤：1.图像获取：利用相机、摄像头等设备获取图像。
2.图像预处理：对获取到的图像进行去噪、增强、尺寸标准化等处理，以提高后续处理的效果。
3.特征提取：从预处理后的图像中提取出具有代表性的特征，用于描述图像的内容和结构。
4.特征表示：对提取的特征进行合适的表示和编码，以便于后续的分类和识别。
5.分类识别：利用提取的特征对图像进行分类和识别，以实现对图像的自动识别和理解。
二、图像识别的关键技术图像识别的关键技术包括特征提取、特征表示和分类识别三个方面。
1.特征提取技术特征提取是图像识别的基础，它的好坏直接影响了后续的分类和识别效果。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、灰度共生矩阵、Gabor滤波器、边缘检测算子等。
其中，颜色直方图是用来描述图像的颜色分布特征，灰度共生矩阵是用来描述图像的纹理特征，Gabor滤波器是用来描述图像的纹理和形状特征，边缘检测算子是用来描述图像的边缘特征。
这些特征提取方法可以有效地提取出图像的重要特征，用于后续的特征表示和分类识别。
2.特征表示技术特征表示是对提取的特征进行合适的表示和编码，以便于后续的分类和识别。
常用的特征表示方法包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、小波变换、局部二值模式(LBP)等。
人工智能之图像识别第一点：人工智能图像识别的技术原理与应用范围人工智能图像识别，是指通过计算机算法对图像进行自动分类和识别的过程。
其技术原理主要基于机器学习和深度学习，通过大量的训练数据，使计算机能够自动学习和识别图像中的特征，从而实现对图像的分类和识别。
在实际应用中，人工智能图像识别技术已经广泛应用于安防监控、医疗诊断、自动驾驶、智能家居等多个领域。
例如，在安防监控领域，通过对摄像头捕获的图像进行实时识别和分析，可以实现对特定目标的自动追踪和监控；在医疗诊断领域，通过对医学影像的分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病；在自动驾驶领域，通过对周围环境的图像识别，可以帮助车辆实现自主导航和驾驶。
第二点：人工智能图像识别的挑战与发展趋势尽管人工智能图像识别技术已经取得了显著的进展，但仍面临着一些挑战。
首先，由于图像的多样性和复杂性，如何让算法更好地适应不同的环境和场景，是一个重要的挑战。
其次，如何提高算法的准确性和鲁棒性，以应对噪声、遮挡等干扰因素，也是一个亟待解决的问题。
未来，人工智能图像识别技术的发展趋势主要有以下几个方面。
一是模型的轻量化，即将模型压缩到更小的尺寸，以降低计算资源和存储空间的需求。
二是模型的跨域迁移，即将在一个领域学到的知识迁移到另一个领域，以提高算法的泛化能力。
三是多模态学习，即结合多种类型的数据，如图像、文本、音频等，以提高算法的理解和表达能力。
四是更加注重隐私和安全性，如通过联邦学习等技术，保护用户隐私和数据安全。
第三点：人工智能图像识别的关键技术解析人工智能图像识别的关键技术主要包括图像预处理、特征提取、模型训练和模型评估等环节。
1.图像预处理：主要是为了减少图像噪声和提高图像质量，常见的预处理方法包括灰度化、二值化、滤波去噪等。
2.特征提取：是图像识别中的关键环节，主要是从图像中提取出有助于分类和识别的特征。
常见的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
3.模型训练：是通过大量的训练数据，让计算机学会识别图像中的特征，并对其进行分类。
关于人工智能的图像识别技术分析【摘要】图像识别技术是人工智能领域的一个重要分支，通过对图片进行分析和识别，使机器能够像人类一样理解和处理图像信息。
本文首先介绍了人工智能的发展背景和图像识别技术的重要性。
然后详细探讨了图像识别技术的原理、应用领域、发展趋势、挑战以及算法介绍。
最后从图像识别技术的未来发展、影响以及建议与展望等方面进行了总结和展望。
随着人工智能技术的不断进步和应用领域的不断拓展，图像识别技术将在未来发挥越来越重要的作用，对社会和经济的发展产生深远影响。
我们需要关注和加强对图像识别技术的研究和应用，以推动其更好地为人类社会服务。
【关键词】人工智能, 图像识别技术, 发展背景, 重要性, 原理, 应用领域, 发展趋势, 挑战, 算法介绍, 未来发展, 影响, 建议与展望.1. 引言1.1 人工智能的发展背景人工智能是一种模拟人类智能行为的技术，其发展历史可以追溯至20世纪50年代。
在当时，人工智能被定义为一种能够模拟人的智能行为方式的计算机程序。
随着计算机技术不断发展，人工智能也在不断地演进和完善。
在过去的几十年里，人工智能已经取得了巨大的突破，包括语音识别、自然语言处理、机器学习等领域。
人工智能的发展背景可以追溯至二战后期，由于计算机技术的快速发展，人们开始尝试将计算机应用于模拟人的智能行为。
随着时间的推移，人工智能逐渐从学术研究走向商业应用，并在各行各业得到了广泛应用。
如今，人工智能已经成为科技行业的一个热门话题，各大科技公司都在加大对人工智能技术的研发和投入。
人工智能的发展背景可以说是计算机技术的不断进步和人类对智能的探索。
随着人工智能的发展，人类可以更好地利用这项技术来解决现实生活中的问题，提高生产效率，改善生活品质。
1.2 图像识别技术的重要性图像识别技术在人工智能领域发挥着至关重要的作用。
通过利用大数据和深度学习算法，图像识别技术能够让计算机系统识别、理解和处理图像数据，实现对现实世界的认知和交互。
关于人工智能的图像识别技术分析人工智能的发展日新月异，其中图像识别技术作为人工智能的重要分支，在各个领域得到了广泛的应用。
本文将从图像识别技术的原理、应用场景以及发展趋势等方面进行分析，希望可以为大家对人工智能图像识别技术有一个更清晰的认识。
一、图像识别技术的原理图像识别技术是利用人工智能技术对图像进行自动识别和理解的过程。
其主要原理是通过对图像进行特征提取和模式匹配，最终实现对图像内容的识别和分类。
图像识别技术的核心是深度学习算法，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），该算法可以有效的提取图像的特征，并通过多层次的网络结构进行图像的识别和分类。
除了CNN之外，还有基于循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的图像识别技术，它可以对图像进行连续的处理，实现对图像序列的识别和理解。
值得一提的是，图像识别技术还可以结合自然语言处理技术，实现对图像内容的描述和理解。
1. 智能安防领域：图像识别技术可以应用于智能监控系统，通过对监控视频图像的识别和分析，实现对异常行为的检测和预警。
图像识别技术还可以用于人脸识别、车牌识别等场景，提高安防系统的智能化水平。
2. 医疗领域：图像识别技术可以应用于医学影像的识别和分析，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
对于CT、MRI等医学影像，图像识别技术可以帮助医生快速找到患者的异常部位，并提供辅助诊断信息。
3. 零售领域：图像识别技术可以应用于零售店铺的智能化管理，例如通过对商品的图像进行识别和分类，实现对库存的管理和监控；通过对顾客行为的图像识别，实现对顾客的行为分析和行为推荐。
4. 交通领域：图像识别技术可以应用于交通管理系统，例如对交通违章行为的识别和处罚，对交通拥堵情况的监测和预警等。
5. 农业领域：图像识别技术可以应用于农业生产，例如通过对作物的图像识别，实现作物的生长监测和病虫害检测，提高农业生产的效率和质量。
图像识别(信息技术)详解随着科技的不断发展，图像识别技术在信息技术领域的应用越来越广泛。
图像识别是指通过计算机技术对图像进行处理、分析和理解，使其能够识别图像中的物体、场景、文字等信息。
本文将详细介绍图像识别的基本概念、技术原理、应用领域以及未来发展趋势。
一、基本概念图像识别是指计算机对图像进行处理、分析和理解的过程，使其能够识别图像中的物体、场景、文字等信息。
图像识别技术主要涉及图像处理、机器学习、模式识别等多个领域。
其中，图像处理是指对图像进行预处理、特征提取、图像分割等操作，以便后续的识别和分析。
机器学习是指通过算法让计算机从数据中学习规律，提高识别准确率。
模式识别是指根据图像中的特征，对图像进行分类和识别。
二、技术原理1. 颜色特征：通过分析图像中不同颜色区域的分布和比例，识别图像中的物体和场景。
2. 形状特征：通过分析图像中物体的形状、轮廓、边缘等信息，识别图像中的物体和场景。
3. 纹理特征：通过分析图像中物体的纹理信息，识别图像中的物体和场景。
4. 深度学习：通过构建深度神经网络，使计算机能够从大量数据中学习图像特征，提高识别准确率。
三、应用领域图像识别技术在各个领域都有广泛的应用，主要包括：1. 安全监控：通过图像识别技术，实时监控公共场合、交通要道等区域，提高安全防范能力。
2. 医学诊断：通过图像识别技术，分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断。
3. 工业检测：通过图像识别技术，检测工业产品表面缺陷，提高产品质量。
4. 无人驾驶：通过图像识别技术，使无人驾驶汽车能够识别道路、行人、障碍物等，实现自动驾驶。
5. 人脸识别：通过图像识别技术，实现人脸识别，应用于门禁系统、考勤系统等。
四、未来发展趋势1. 更高的识别准确率：通过不断优化算法和模型，提高图像识别的准确率。
2. 更快的识别速度：通过提高计算速度和优化算法，实现实时图像识别。
3. 更广泛的应用领域：随着技术的不断发展，图像识别技术将应用于更多领域，如智能家居、虚拟现实等。
关于图像识别与人工智能的就业情况(转)机器视觉图像处理 2009-11-12 12:59:11 阅读240 评论0 字号：大中小订阅最近遇到一些朋友问我考研方向，我告诉他们叫图像识别与人工智能。
主要是图形图像处理这个领域。
他们又问这个方向将来主要从事什么职业，进入什么样的公司？呀！这个我还真没怎么关注，所以就上网查了查，来了解一下。
下面是转载的一篇文章：就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。
首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。
其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。
目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。
在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。
说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。
图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。
下面谈谈我所知道的一些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。
搜索方向基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。
要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。
要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。
医学图像方向目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争，来头都不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。
由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。
它们在国内都设有研发中心，simens的在上海和深圳，GE和柯达都在上海，飞利浦的在沈阳。
由于医疗市场是一个没有完全开发的市场，而一套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以在这些地方的待遇都还可以，前景也看好。
国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞计算机视觉和模式识别方向我没去调研过有哪些公司在做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。
还有一个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。
目前视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。
上海法视特位于上海张江高科技园区，在视觉和识别方面做的不错。
北京的我也知道两个公司：大恒和凌云，都是以图像作为研发的主体。
视频方向一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重在编码解码的硬件实现方面。
一般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的还不错，基本就不愁饭碗。
由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常在各个bbs或者各种招聘网站经常看到。
我所知道的两个公司：诺基亚和pixelworks其他其实一般来说，只要涉及到成像或者图像的基本都要图像处理方面的人。
比方说一个成像设备，在输出图像之前需要对原始图像进行增强或者去噪处理，存储时需要对图像进行压缩，成像之后需要对图像内容进行自动分析，这些内容都是图像处理的范畴。
下面列举一些与图像有关或者招聘时明确说明需要图像处理方面人才的公司：上海豪威集成电路有限公司（）中芯微摩托罗拉上海研究院威盛（VIA）松下索尼清华同方三星所有与图像（静止或者运动图像）有关的公司都是一种选择。
比如数码相机、显微镜成像、超声成像、工业机器人控制、显示器、电视、遥感等等，都可以作为求职方向。
要求：1、外语。
如果进外企，外语的重要性不言而喻。
一般外企的第一轮面试都是英语口语面试。
2、编程。
这方面尤以C＋＋为重，很多公司的笔试都是考c＋＋知识。
3、专业水平。
如果要找专业相关的工作，研究生期间的研究经历和发表的论文就显的比较重要。
4、知识面的宽度。
我觉得在研究生期间，除了做好自己的研究方向之外，扩宽一下知识面也有很大的帮助，当然这个知识面指的是图像处理、计算机视觉和模式识别，知识面越宽，就业时的选择就会越多。
图像处理方向毕业的就业面非常广，而且待遇在应届生应该是中上等。
其实还是一句话，能力决定一切。
只要研究生三年没有白过，根本不愁找不到好工作。
祝所有正在读研或者即将读研的朋友将来都能有一份满意的工作。
我结合自己找工作的一些经验简单介绍一下图像处理方向就业前景，希望能对后来者有所帮助！1、请学好图像基本理论知识，笔试会遇到很多基础的题；2、请学好c++语言，99%以上的公司在招图像岗位的人员时都会笔试c++；3、请多做一些实际的项目，少一些理论的研究（针对中小企业而言）；4、请不要只局限于的课题，因为可能你的课题只是图像处理领域的一些皮毛；5、请多了解一些相关的前沿知识；6、请不要迷信自己的算法，比如BP神经网络（可能理论研究时用的很多，可是实际呢？）7、请尽量与企业的相关人士探讨该领域的问题，那样的收获比书本大很多；先写这么多吧，以后再补充！希望能对大家有所帮助！附：北京相关图像的公司（希望大家能够多补充，公司排名不分先后，若分类错误，请见谅，呵呵！）外企：1、东芝(中国)有限公司研究开发中心开发部2、通用电气(GE)医疗集团6、理光软件研究所(北京)7、富士通研究开发中心有限公司8、三星电子中国通信研究院11、德加拉北京办事处14、佳能信息技术（北京）有限公司15、ITS(中国)有限公司大型企业：1、海湾控股集团有限公司2、腾讯研究院招5、北京方正国际7、迪瑞集团(北京)研发中心8、汉王科技股份有限公司事业单位：1、中国核工业集团公司2、船舶系统工程部3、中科院软件所二部4、中国科学院软件研究所5、中科院自动化所6、中国兵器工业第二〇八研究所7、中国航天科技集团公司8、中国航天科技集团公司第五研究院9、综合信息系统技术国家级重点实验室10、国家农业信息化工程技术研究中心11、中国航天科工集团公司飞航技术研究院12、铁道部信息技术中心13、中国航天科工集团第二研究院第二〇七所14、中国科学院生物物理研究所15、中国电子科技集团公司第三研究所16、中国船舶信息中心17、航天科工卫星技术有限公司18、中科院电子所19、中国科学院计算技术研究所20、中国安全生产科学研究院21、中国航天时代电子公司光纤惯导项目分公司22、中国计量科学研究院23、公安部第一研究所24、中国印钞造币总公司中小企业：1、北京中自邦柯科技有限公司2、北京锦恒佳晖汽车电子系统有限公司3、长峰科技工业集团公司4、北京京天威科技发展有限公司招聘职位5、北京优纳科技有限公司6、北京深拓科技有限公司7、永鑫宇恒信息技术8、北京蓝卡软件技术有限公司9、中盛信合（北京）科技有限公司10、北京赛尔蒂扶科技有限公司11、北达万坤（北京）科技发展有限公司12、北京思比科微电子技术有限公司13、北京德韶数码技术有限公司14、北京天远三维科技有限公司15、航天星图科技（北京）有限公司17、北京中盾安民分析技术有限公司18、北京文安科技发展有限公司19、北京华生恒业科技有限公司20、北京经纬恒润科技有限责任公司21、北京伟景行数字城市科技有限公司招聘22、北京极明源科技有限公司23、北京优立慧科信息技术有限公司24、北京华旗资讯数码科技有限公司25、北京新航智科技有限公司27、北京普赛科技有限公司28、北京德鑫泉科技发展有限公司29、北京嘉恒中自图像技术有限公司30、优加利信息科技（北京）技术中心31、北京天诚盛业科技有限公司32、北京华胜天成有限公司33、北京威速科技有限公司34、深圳市蓝韵实业有限公司（北京）35、北京维深科技发展有限责任公司36、重庆金山科技（集团）有限公司（北京）37、创新科技（中国）有限公司北京分公司38、北京思创贯宇科技开发有限公司40、中钞长城金融设备控股有限公司41、北京文安视觉科技有限公司42、北京东方红海科技发展有限公司43、北京普赛科技有限公司44、北京昂天科技有限公司45、中国东方红卫星股份有限公司46、北京长江源科技有限公司47、北京海鑫科金高科技股份有限公司48、北京瑞斯康达科技发展有限公司50、北京嘉恒中自图像技术有限公司51、北京科天健图像技术有限公司53、凌云光子技术集团55、北京微视新纪元科技有限公司57、太阳驹（北京）科技发展有限公司58、北京道达天际软件技术有限公司59、北京航星永志科技有限公司60、北京创新未来科技有限公司61、北京吉威数码信息技术有限公司62、神形互联(北京)科技有限公司63、智安邦科技64、北京亚邦伟业技术有限公司65、北京顶亮科技有限公司66、北京华星世联科技有限公司67、北京昂天科技有限公司68、北京多维视通技术有限公司69、同方知网技术产业集团70、北京天诚盛业科技有限公司71、欢乐网北京研发中心72、德众通科技发展（北京）有限公司73、北京中远通科技有限公司74、北京山海经纬信息技术有限公司75、北京德威同致科技有限公司76、航天量子数码科技（北京）有限公司77、北京超图地理信息技术有限公司78、北京中科软件有限公司79、北京源德生物医学工程有限公司80、北京思比科微电子技术有限公司81、北京融信博通科技发展有限公司82、北京盛赞科技有限公司_83、北京普赛科技有限公司84、北京文通信息技术有限公司85、万盛（中国）科技有限公司86、北京康拓红外技术有限公司。
