Már felvetődött önben is, hogy hogyan „látja” a számítógép a képet, illetve mit tud meg mondani arról, ami a képen van? Mindez valaminek köszönhető, amit gépi látásrendszereknek nevezünk. A gépi tanulás olyan technológiai forma, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy megtanulják, hogyan végezzenek el valamit – pont úgy, ahogy mi is megtanulunk dolgokat a tapasztalatokon keresztül, és idővel egyre jobbak leszünk bennük.
A gépi tanuláson alapuló látórendszer , egyszerűen fogalmazva, egy olyan számítógépes program, amely „látja” és megérti a neki bemutatott képeket. Ezt úgy teszi, hogy mintákat és adatokat keres a képekben, majd előrejelzéseket fogalmaz meg a képekről az alapján, amit korábbi példákból megtanult.
A gépi tanuláson alapuló látórendszerek az elmúlt években hatalmasat fejlődtek. Korábban a számítógépek csak egyszerű alakzatokat és színeket tudtak felismerni. Ám ahogy a technológia fejlődött, a gépek képessége arra, hogy nagyon összetett képeket megértsenek és értelmezzenek, szintén javult.
A gépi tanulás egyik fontos mérföldköve a vizuális felismerés terén az úgynevezett neurális hálózatok neurális hálózatok alkalmazása. Ezek a hálózatok az agyunkhoz hasonlóan működnek, mesterséges neuronrétegekből állnak, amelyek feldolgozzák az információkat és kapcsolatokat hoznak létre. A neurális hálózatok segítségével a gépek áttörést értek el az objektumok, arcok és még az érzelmek képen belüli felismerésében is.
Amikor fényképet készít egy okostelefonnal, előfordult már, hogy automatikusan felismerte a keretben lévő személyeket? Mindez a gépi tanuláson alapuló látórendszereknek köszönhető. Ezek olyan algoritmusokat tartalmaznak, amelyek felismerik és kategorizálják a képekben található objektumokat – ami például régi fényképek átvizsgálásakor lehet hasznos.
Képzeljen el egy olyan világot, ahol a gépek azonnal felismerhetik és követhetik a tárgyakat. Ez mára már elérhető a gépi látásrendszerek segítségével. Az ilyen rendszereket a számítógépes látás megközelítések alapján tervezték a rögzített képen vagy videón belüli objektumok észlelésére és felismerésére.
Például széles körben használják gépi látásrendszerekben objektumfelismerésre az autóiparban (önvezető autók stb.). Ezek a rendszerek segítik az autókat abban, hogy „lássák” és reagáljanak környezetükre, például más járművekre, gyalogosokra és közlekedési lámpákra. A gépi tanulás alkalmazásával ezek az autók biztonságosan közlekedhetnek, és elkerülhetik az utcán történő ütközéseket.
Pionírként az új energiaakku-ellenőrzési technológiában, fejlett látórendszereinket és mesterséges intelligencián alapuló megoldásainkat ipari gyártásban, precíziós alkatrészeknél és okos automatizálásnál egyaránt alkalmazzuk, így hajtjuk a innovációt a gyorsan növekvő szektorokban.
100%-os termékellenőrzési arányt tartunk fenn, szigorú minőségellenőrzést alkalmazva a nyersanyag-beszerzéstől kezdve az összeszerelésen át a végső tesztelésig és csomagolásig – ezzel biztosítjuk a megbízhatóságot, megfelelést és hatékony szállítást globális ügyfeleink számára.
Kettős, szoftveres és rendszerintegrációs tanúsítvánnyal rendelkező, országosan elismert magas szintű vállalkozásként specializálódunk gépi látás szoftverekre, robotikára, precíziós mozgásvezérlésre és intelligens ellenőrző rendszerekre.
Rugalmas mérnöki csapat támogatásával testre szabott látástechnológiai termékfejlesztést, költséghatékony forrásbevonást, konszolidációs szolgáltatásokat és speciális logisztikát kínálunk – teljes körű, költséghatékony vizuális megoldásokkal és hatékony posztüzleti támogatással.
EN
