AIOT（Artificial Intelligence of Things）驱动下的图像分析技术是近年来发展迅速的一个领域。该技术的核心技术框架主要包括以下几个部分：
1. 数据采集与预处理：这是图像分析的第一步，需要从设备上采集原始的图像数据，并进行必要的预处理，如去噪、增强等，以便于后续的分析。
2. 特征提取：这一步主要是从原始的图像中提取出有用的特征信息，这些特征信息将用于后续的分类和识别过程。常见的特征提取方法有SIFT、SURF、HOG等。
3. 图像分类与识别：根据提取的特征信息，使用机器学习或深度学习的方法进行图像的分类和识别。常用的算法有CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等。
4. 实时处理与反馈：由于图像分析涉及到实时性的要求，因此需要设计高效的算法来保证处理的速度。同时，为了提高系统的鲁棒性，还需要在系统中加入反馈机制，对识别的结果进行实时的修正和优化。
5. 数据存储与管理：对于大量的图像数据，需要有效的数据存储和管理策略，以保证数据的完整性和可用性。
6. 用户交互：为了方便用户的使用，需要在系统中加入友好的用户界面，提供丰富的操作选项，如图像的上传、下载、编辑等。
7. 系统安全与隐私保护：由于图像分析涉及到大量的个人数据，因此需要采取有效的安全措施，防止数据泄露和篡改。同时，也需要遵守相关的法律法规，保护用户的隐私权益。
总的来说，AIOT驱动下的图像分析技术是一个综合性的技术体系，涵盖了数据采集与预处理、特征提取、图像分类与识别、实时处理与反馈、数据存储与管理、用户交互以及系统安全与隐私保护等多个方面。随着人工智能技术的发展，这一领域的应用将会越来越广泛。
