Kas oled kunagi mõelnud, kuidas arvuti "näeb" pilti selles osas, mida see meile võib öelda selle sisu kohta? Ja kõik see on seotud millegagi, mida tuntakse kui machine learning vision systems masinõpe on tehnoloogia vorm, mis võimaldab arvutitel õppida midagi tegema – just nagu meie õpime kogemuse kaudu ja suudame aja jooksul midagi paremini teha.
A masinõppe nägemissüsteem , lihtsas inglise keeles, on arvutiprogramm, mis suudab „näha“ ja mõista talle esitatud pilte. Selleks otsib see piltidest mustreid ja andmeid ning teeb seejärel ennustusi piltide kohta, tuginedes sellele, mida on õppinud varasematest näidistest.
Masinõppe nägemissüsteemid on viimastel aastatel suurte edusammude teinud. Enne suudsid arvutid tuvastada vaid lihtsaid kujundeid ja värve. Kuid kui tehnoloogia on arenenud, on ka masinate võime tervikpilti keerulisi pilte mõista ja tõlgendada paranenud.
Oluline samm masinõppe arengus visuaalse tunnetuse valdkonnas on näärmepõhiste võrkude rakendamine neuronivõrgustikud neid võrke on mõeldud toimima meie enda ajju moodi, kunstlikust neuronitest koosnevate kihtidega, mis töötlevad andmeid ja loovad seoseid. Näärmepõhiste võrkude abil on masinad saavutanud läbimurred objektide, näo ja isegi emotsioonide tuvastamisel piltides.
Kas oled kunagi oma nutitelefoniga pildistades märganud, et see automaatselt inimesi kaadris tuvastab? Kõik see on võimalik tänu masinõppe nägemissüsteemidele. Need hõlmavad algoritme, mis tuvastavad ja kategoriseerivad piltes olevaid objekte – see aitab näiteks siis, kui pead läbi sorteerima vanu fotosid.
Mõelge maailmale, kus masinad suudavad kohe tuvastada ja järgida meie objekte. Seda saab nüüd saavutada masinõppe nägemissüsteemide abil. Need süsteemid on loodud põhinedes arvutinägemine lähenemisviisidele, et tuvastada ja ära tunda objekte salvestatud pildis või videos.
Neid kasutatakse näiteks laialdaselt masinõppe nägemissüsteemides objektide tuvastamiseks, näiteks automaailmas (iseloomulikud sõiduautod jne). Need süsteemid aitavad autodel oma keskkonda „näha“ ja reageerida, näiteks teistele sõidukitele, jalakäijatele ja liiklusmärkidele. Ja masinõppe kasutamise abil saavad need autod ohutult liikuda ning vältida tänaval kokkupõrkeid.
Uueleenergia akude kontrolltehnoloogias pionierina rakendame oma edasijõudnud näosüsteeme ja AI-põhiseid lahendusi tööstuslikus tootmises, täpiskomponentides ja nutikas automatiseerimises, edendades innovatsiooni kiiresti kasvavates sektorites.
Me säilitame 100% toodete kontrollimise taseme, rakendades range kvaliteedijärelevalvet alates toorainete hankimisest ja montaažist kuni lõpliku testimiseni ja pakendamiseni – tagades usaldusväärsuse, vastavuse ja tõhusa kohaletoimetamise globaalsetele klientidele.
Riiklikult tunnustatud kõrgetehnoloogilise ettevõtte ja kahe sertifikaadiga (tarkvara ning süsteemide integratsioon) omanikuna keskendume tuumatehnoloogiatele, nagu masinvägi, robotitehnoloogia, täppisliikumisjuhtimine ja nutikad kontrollisüsteemid.
Toetudes kogenud insenerite meeskonnale, pakume kohandatud näoprojektide arendamist, kuluefektiivset tarnijate haldamist, konsolideerimisteenuseid ja spetsialiseeritud logistikat – pakkudes täielikud, kuluefektiivsed visuaallahendused ja operatiivse järeltoetusabi.
EN
