С непрекъснатото развитие на новата технология за изображения, технологията за изкуствен интелект и технологията за дълбоко обучение,машинно зрениеИндустрията също е постигнала бързо развитие.
Системите за машинно виждане могат да симулират и реализират човешки визуални функции и са широко използвани в индустрията, медицината, селското стопанство, сигурността и други области, носейки много удобства и иновации в човешкия живот и производство.
1 、Характеристики на развитието на системите за машинно виждане
През последните години системите за машинно виждане показват следните характеристики на развитието:
Прилагане на техники за дълбоко обучение
Технологията за дълбоко обучение (като конволюционни невронни мрежи) е широко използвана в системите за машинно виждане, като значително подобрява точността и ефективността на обработката на изображенията и разпознаването на обекти.
Следователно развитието на технологията за дълбоко обучение насърчи нивото на интелигентност и автоматизация на системите за машинно виждане.
В реално време и висока ефективност
С подобряването на производителността на процесора и оптимизацията на алгоритмите, скоростта на обработка и скоростта на реакция намашинно зрениеСистемите непрекъснато се подобряват, отговарят на изискванията за реално време и висока ефективност.
Следователно системите за машинно виждане също са били по -широко използвани в областта на контрола на автоматизацията, интелигентното наблюдение и т.н.
Непрекъснато разширяване на зоните на приложение
Системите за машинно виждане се използват широко в областта на промишлеността, медицината, селското стопанство, сигурността и т.н., и постоянно се разширяват в нови области, като умни градове, автомобили без шофьори, защита на културното наследство и др.
Докато помагат на хората да решават проблеми в производството и живота, системите за машинно виждане също непрекъснато разширяват нови сценарии на приложение и бизнес области.
Приложения за интелигентни дома
Интеграция на кръстосана домейна
Системите за машинно виждане са дълбоко интегрирани с други области (като изкуствен интелект, Интернет на нещата, големи данни и т.н.), за да се изграждат по -интелигентни и всеобхватни системи.
Например системите за машинно виждане се прилагат за интелигентни домове, интелигентен транспорт, интелигентно производство и други области за постигане на информационно взаимодействие и съвместна работа между множество системи.
Потребителско изживяване и популярност
Тъй като технологията за машинно виждане узрява и става все по -популярна, прагът, който потребителите могат да използватмашинно зрениеСистемите стават по -ниски и по -ниски, а потребителското изживяване също е подобрено.
Следователно системите за машинно виждане все повече се появяват в ежедневието ни, като отключване на лице на смартфони и мониторинг на безпилотни камери, което оживява много удобство и сигурност.
2 、Предимства на системите за машинно виждане
Има много предимства на системите за машинно виждане, включващи главно следните аспекти:
Точност-
С помощта на модерни технологии като дълбоко обучение, внимателно проектираните системи за машинно виждане имат много висока точност в разпознаването на обекти, разпознаването на лица, обработката на изображения и др., Намаляване на смущения на човешките фактори и подобряване на точността на резултатите.
Ефективност-
Машинно зрениеСистемите могат бързо и точно да обработват големи количества изображения или видео данни, да постигнат автоматизирана идентификация, откриване и анализ и ефективно да подобрят ефективността на работата и производството.
Автоматизация и интелигентност-
Системите за машинно виждане могат да реализират автоматизирана обработка и анализ на изображенията, като по този начин намаляват ръчната намеса, подобряват ефективността и точността на работната работа и реализират интелигентното производство и управление.
Надеждност-
Без човешка работа системата за машинно виждане не се влияе от емоции, умора и други фактори при обработка на данни за изображения. Той може да поддържа стабилно и надеждно работно състояние и да извърши обработка на данни и анализ устойчиво.
Визуализация-
Системите за машинно виждане могат да представят сложни данни за изображения на потребителите чрез визуализация, което прави анализа на данните по -интуитивен и лесен за разбиране.
Приложения за контрол на автоматизацията
Разнообразни приложения-
Системите за машинно виждане могат да се прилагат в различни области, като индустриално производство, анализ на медицински изображения, мониторинг на сигурността, интелигентен транспорт, селскостопанско разузнаване и др., И имат силна гъвкавост и мащабируемост.
В реално време-
Някоимашинно зрениеСистемите също имат способността да обработват в реално време и могат бързо да реагират на промени на сайта, реализирайки мониторинг в реално време, функции за ранно предупреждение и обратна връзка.
Окончателни мисли:
Ако се интересувате от закупуване на различни видове лещи за наблюдение, сканиране, дронове, умен дом или друга употреба, ние имаме това, от което се нуждаете. Свържете се с нас днес, за да научите повече за нашите лещи и други аксесоари.
Време за публикация: 20-2024 август
