Са континуираним развојем нове технологије снимања, технологије вештачке интелигенције и технологије дубоког учења,машински видиндустрија је такође постигла брз развој.
Системи машинског вида могу симулирати и реализовати људске визуелне функције и широко се користе у индустрији, медицини, пољопривреди, безбедности и другим областима, доносећи многе погодности и иновације у људски живот и производњу.
1,Карактеристике развоја система машинског вида
Последњих година, системи машинског вида су показали следеће развојне карактеристике:
Примена техника дубоког учења
Технологија дубоког учења (као што су конволуционе неуронске мреже) се широко користи у системима машинског вида, значајно побољшавајући тачност и ефикасност обраде слика система и препознавања објеката.
Стога је развој технологије дубоког учења унапредио ниво интелигенције и аутоматизације система машинског вида.
У реалном времену и висока ефикасност
Са побољшањем перформанси процесора и оптимизацијом алгоритама, брзина обраде и брзина одзивамашински видСистеми се стално побољшавају, испуњавајући захтеве реалног времена и високе ефикасности.
Због тога су системи машинског вида такође добили ширу употребу у областима аутоматизације, управљања, интелигентног праћења итд.
Континуирано проширивање области примене
Системи машинског вида се широко користе у областима индустрије, медицине, пољопривреде, безбедности итд., и стално се шире у нове области, као што су паметни градови, аутомобили без возача, заштита културне баштине итд.
Иако помажу људима да реше проблеме у производњи и животу, системи машинског вида такође стално проширују нове сценарије примене и пословне области.
Апликације за паметне куће
Међудоменска интеграција
Системи машинског вида се дубоко интегришу са другим областима (као што су вештачка интелигенција, Интернет ствари, велики подаци итд.) како би се изградили интелигентнији и свеобухватнији системи.
На пример, системи машинског вида се примењују у паметним кућама, паметном транспорту, паметној производњи и другим областима како би се постигла интеракција информација и колаборативни рад између више система.
Корисничко искуство и популарност
Како технологија машинског вида сазрева и постаје све популарнија, праг који корисници користемашински видСистеми постају све слабији и слабији, а корисничко искуство је такође побољшано.
Стога се системи машинског вида све више појављују у нашем свакодневном животу, као што су откључавање паметних телефона лицем и праћење беспилотних камера, доносећи много практичности и сигурности.
2,Предности система машинског вида
Постоје многе предности система машинског вида, укључујући углавном следеће аспекте:
Тачност-
Уз помоћ напредних технологија као што је дубоко учење, пажљиво дизајнирани системи машинског вида имају веома високу тачност у препознавању објеката, препознавању лица, обради слика итд., смањујући интерференцију људског фактора и побољшавајући тачност резултата.
Ефикасност-
Машински видСистеми могу брзо и прецизно обрадити велике количине слика или видео података, постићи аутоматизовану идентификацију, детекцију и анализу и ефикасно побољшати ефикасност рада и производње.
Аутоматизација и интелигенција-
Системи машинског вида могу да остваре аутоматизовану обраду и анализу слика, чиме се смањују ручне интервенције, побољшава ефикасност и тачност рада и остварује интелигентна производња и управљање.
Поузданост-
Без људског деловања, систем машинског вида није под утицајем емоција, умора и других фактора приликом обраде података слике. Може да одржи стабилно и поуздано радно стање и да одрживо обавља обраду и анализу података.
Визуелизација-
Системи машинског вида могу корисницима представити сложене податке слике путем визуелизације, чинећи анализу података интуитивнијом и лакшом за разумевање.
Апликације за аутоматизацију контроле
Разноврсне примене-
Системи машинског вида могу се применити у различитим областима, као што су индустријска производња, анализа медицинских слика, праћење безбедности, интелигентни транспорт, пољопривредна интелигенција итд., и имају велику свестраност и скалабилност.
У реалном времену-
Некимашински видСистеми такође имају могућност обраде у реалном времену и могу брзо реаговати на промене на лицу места, реализујући функције праћења у реалном времену, раног упозорења и повратних информација.
Завршне мисли：
Ако сте заинтересовани за куповину разних врста сочива за надзор, скенирање, дронове, паметне куће или било коју другу употребу, имамо оно што вам је потребно. Контактирајте нас данас да бисте сазнали више о нашим сочивима и осталој додатној опреми.
Време објаве: 20. август 2024.
