人工智能技術的應用領域不斷擴大，對于社會的發展具有重要作用，也是人類科學技術不斷向前發展的有效象征。人工智能技術的應用與物聯網息息相關，它們所帶來的不僅僅是網絡應用技術層面的快速革新，同時還推進了社會經濟的飛速發展，對于人類的生活方式、生活狀態都有著十分重大的影響。

人工智能圖像檢測系統技術在物聯網背景下的應用十分廣泛。系統設計包括對信息圖像的采集、終端平臺的構建圖形、圖像分析、處理等工作。通過設計專門的圖像特征采集模塊，利用云端平臺， 能夠采集圖像源特征組數據內容，并對其進行分析。在圖像特征采集過程中，借助分析模塊，能夠準確地找出相關圖像信息，并進行數據結構優化。圖像特征采集模塊的應用可以有效地解決圖像數據上傳過程中數據源冗長的實際問題。

除此之外，系統設計工作中，借助圖像特征信息采集，可以提升數據處理的效率以及準確度，避免出現圖像元分辨率偏低問題，進而避免造成圖像信息錯誤，引發后續一系列的問題。人工智能圖像檢測系統中除了包括圖像特征采集模塊，還應用到特普勒特征抓取算法。通過對圖像像素點特征進行抓取，從而得到圖像點，更加精準、高效的抓取圖像信息。通過對特普勒特征抓取算法展開研究可知：應用此種方法對于圖像數據抓取更加準確， 而且抓取工作能夠保證連貫性，在表現方面明顯要優于傳統圖像信息采集曲線。另一方面，此種抓取算法在實際應用過程中還具有一定的分析能力，可以對圖像像素點進行分析，并對最終的分析結果進行匯總。人工智能技術所具有的數據分析能力在特普勒特征抓取算法中也得到了很大的體現。

通過在算法中加入智能人工學習代碼可是實現對圖像特征采集的有效管理，并且借助特征采集模塊，對圖像特征進行分析、分類、理解、處理， 最終有效提升圖像特征數據采集的精確度。同時， 此種算法的底層數據交互協議非常完備，能夠確保圖像的實時傳輸，同時還能夠確保數據信息的傳輸安全。