Со континуираниот развој на новата технологија за снимање, технологијата за вештачка интелигенција и технологијата за длабоко учење,машинска визијаиндустријата, исто така, постигна брз развој.
Системите за машинска визија 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,Карактеристики на развојот на системите за машински вид
Во последниве години, системите за машинско гледање покажаа следниве развојни карактеристики:
Примена на техники за длабинско учење
Технологијата за длабоко учење (како што се конволуционите невронски мрежи) е широко користена во системите за машинска визија, значително подобрувајќи ја точноста и ефикасноста на обработката на слики во системот и препознавањето објекти.
Затоа, развојот на технологијата за длабоко учење го подобри нивото на интелигенција и автоматизација на системите за машинска визија.
Во реално време и висока ефикасност
Со подобрување на перформансите на процесорот и оптимизацијата на алгоритмите, брзината на обработка и брзината на одговор намашинска визијаСистемите постојано се подобруваат, исполнувајќи ги барањата за реално време и висока ефикасност.
Затоа, системите за машинско гледање се пошироко користени и во областите на автоматска контрола, интелигентно следење итн.
Постојано проширувајте ги областите на примена
Системите за машинска визија се широко користени во областите на индустријата, медицината, земјоделството, безбедноста итн., и постојано се шират во нови области, како што се паметни градови, автомобили без возач, заштита на културното наследство итн.
Додека им помагаат на луѓето да решаваат проблеми во производството и животот, системите за машинска визија постојано прошируваат нови сценарија за примена и деловни области.
Апликации за паметен дом
Интеграција меѓу домени
Системите за машинска визија се длабоко интегрирани со други области (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 во паметни домови, паметен транспорт, паметно производство и други области за да се постигне интеракција со информации и соработка помеѓу повеќе системи.
Корисничко искуство и популарност
Како што технологијата за машинско гледање созрева и станува сè попопуларна, прагот за користење од страна на корисницитемашинска визијасистемите стануваат сè пониски и пониски, а корисничкото искуство е исто така подобрено.
Затоа, системите за машинска визија се повеќе се појавуваат во нашиот секојдневен живот, како што се отклучувањето со лице на паметните телефони и следењето на беспилотните камери, внесувајќи многу погодности и безбедност во животот.
2,Предности на системите за машинска визија
Постојат многу предности на системите за машинско гледање, главно вклучувајќи ги следниве аспекти:
Точност-
Со помош на напредни технологии како што е длабокото учење, внимателно дизајнираните системи за машинска визија имаат многу висока точност во препознавањето на објекти, препознавањето лица, обработката на слики итн., намалувајќи го мешањето на човечкиот фактор и подобрувајќи ја точноста на резултатите.
Ефикасност-
Машински видСистемите можат брзо и прецизно да обработуваат големи количини на слики или видео податоци, 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 остварат автоматизирана обработка и анализа на слики, со што се намалува рачната интервенција, се подобрува ефикасноста и точноста на работата и се реализира интелигентно производство и управување.
Сигурност-
Без човечка работа, системот за машинско гледање не е засегнат од емоции, замор и други фактори при обработка на податоци од слика. Тој може да одржува стабилна и сигурна работна состојба и одржливо да врши обработка и анализа на податоци.
Визуелизација-
Системите за машинска визија можат да им презентираат сложени податоци од слики на корисниците преку визуелизација, правејќи ја анализата на податоците поинтуитивна и полесна за разбирање.
Апликации за автоматизација на контрола
Различни апликации-
Системите за машинска визија можат да се применат во различни области, како што се индустриско производство, анализа на медицински слики, безбедносен мониторинг, интелигентен транспорт, земјоделска интелигенција итн., и имаат силна разновидност и скалабилност.
Во реално време-
Некоимашинска визијаСистемите исто така имаат можност за обработка во реално време и можат брзо да реагираат на промените на лице место, реализирајќи функции за следење во реално време, рано предупредување и повратни информации.
Заклучни мисли:
Доколку сте заинтересирани за купување разни видови објективи за надзор, скенирање, дронови, паметен дом или која било друга употреба, ние имаме што ви треба. Контактирајте не денес за да дознаете повеќе за нашите објективи и друга дополнителна опрема.
Време на објавување: 20 август 2024 година
