Со континуираниот развој на новата технологија за сликање, технологијата за вештачка интелигенција и технологијата за длабоко учење, намашински видиндустријата исто така постигна брз развој.
Системите за машинско гледање можат да симулираат и реализираат човечки визуелни функции и се широко користени во индустријата, медицината, земјоделството, безбедноста и други области, носејќи многу погодности и иновации во човечкиот живот и производство.
1,Развојни карактеристики на системи за машинско видување
Во последниве години, системите за машинско видување ги покажаа следните развојни карактеристики:
Примена на техники за длабоко учење
Технологијата за длабоко учење (како што се конволутивните невронски мрежи) е широко користена во системите за машинско видување, што значително ја подобрува точноста и ефикасноста на системската обработка на слики и препознавање на објекти.
Затоа, развојот на технологијата за длабоко учење го промовираше нивото на интелигенција и автоматизација на системите за машинско гледање.
Во реално време и висока ефикасност
Со подобрување на перформансите на процесорот и оптимизација на алгоритам, брзината на обработка и брзината на одговор намашински видсистемите постојано се подобруваат, исполнувајќи ги барањата за реално време и висока ефикасност.
Затоа, системите за машинска визија се исто така пошироко користени во областа на контрола на автоматиката, интелигентно следење итн.
Постојано проширувајте ги областите на примена
Системите за машинско гледање се широко користени во областа на индустријата, медицината, земјоделството, безбедноста итн., и постојано се прошируваат во нови области, како што се паметни градови, автомобили без возачи, заштита на културното наследство итн.
И покрај тоа што им помагаат на луѓето да ги решат проблемите во производството и животот, системите за машинска визија, исто така, постојано ги прошируваат новите сценарија за апликации и деловни области.
Апликации за паметни домови
Вкрстена интеграција на домени
Системите за машинска визија се длабоко интегрирани со други полиња (како што се вештачка интелигенција, Интернет на нештата, големи податоци итн.) за да се изградат поинтелигентни и сеопфатни системи.
На пример, системите за машинска визија се применуваат на паметни домови, паметен транспорт, паметно производство и други полиња за да се постигне интеракција со информации и заедничка работа помеѓу повеќе системи.
Корисничко искуство и популарност
Како што технологијата за машинско гледање созрева и станува попопуларна, прагот за користење на корисницитемашински видсистемите стануваат сè пониски и пониски, а корисничкото искуство исто така е подобрено.
Затоа, системите за машинско гледање сè повеќе се појавуваат во нашиот секојдневен живот, како што е отклучувањето со лице на паметните телефони и следењето на камерите без екипаж, што оживува многу удобност и безбедност.
2,Предности на системите за машинско визија
Има многу предности на системите за машинско видување, главно вклучувајќи ги следните аспекти:
Точност-
Со помош на напредни технологии како што е длабокото учење, внимателно дизајнираните системи за машинска визија имаат многу висока прецизност во препознавање на објекти, препознавање лица, обработка на слики итн., намалувајќи го мешањето на човечките фактори и подобрувајќи ја точноста на резултатите.
Ефикасност-
Машински видсистемите можат брзо и прецизно да обработуваат големи количини на податоци за слики или видео, да постигнат автоматска идентификација, откривање и анализа и ефикасно да ја подобрат ефикасноста на работата и производството.
Автоматизација и интелигенција-
Системите за машинска визија можат да реализираат автоматска обработка и анализа на слики, а со тоа да ја намалат мануелната интервенција, да ја подобрат ефикасноста и точноста на работата и да реализираат интелигентно производство и управување.
Сигурност-
Без човечко работење, системот за машинско видување не е под влијание на емоции, замор и други фактори при обработката на податоците од сликата. Може да одржува стабилна и сигурна работна состојба и одржливо да врши обработка и анализа на податоците.
Визуелизација-
Системите за машинска визија можат да презентираат сложени податоци за сликата на корисниците преку визуелизација, правејќи ја анализата на податоците поинтуитивна и лесна за разбирање.
Апликации за контрола на автоматизација
Разновидни апликации-
Системите за машинска визија може да се применат на различни полиња, како што се индустриското производство, медицинска анализа на слики, безбедносен мониторинг, интелигентен транспорт, земјоделска интелигенција итн., и имаат силна разновидност и приспособливост.
Во реално време-
Некоимашински видсистемите исто така имаат способност да обработуваат во реално време и можат брзо да одговорат на промените на локацијата, реализирајќи ги функциите за следење во реално време, рано предупредување и повратни информации.
Конечни мисли:
Ако сте заинтересирани да купите разни видови леќи за надзор, скенирање, дронови, паметен дом или каква било друга употреба, го имаме она што ви треба. Контактирајте не денес за да дознаете повеќе за нашите леќи и други додатоци.
Време на објавување: 20.08.2024
