Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak komputer „widzi” obraz pod względem tego, co może nam powiedzieć o tym, co znajduje się na obrazie? I wszystko to dzięki czemuś, co nazywa się systemami wizyjnymi uczenia maszynowego uczenie maszynowe to forma technologii, która pozwala komputerom nauczyć się, jak coś zrobić — dokładnie tak, jak my możemy uczyć się przez doświadczenie i z czasem robić coś lepiej.
A system wizyjny oparty na uczeniu maszynowym , w prostym języku, to program komputerowy, który potrafi „widzieć” i rozumieć obrazy, które mu się przedstawia. Dzieje się tak dzięki wyszukiwaniu wzorców i danych na obrazach, a następnie formułowaniu przewidywań dotyczących tych obrazów na podstawie tego, czego nauczył się z poprzednich przykładów.
Systemy wizyjne oparte na uczeniu maszynowym znacznie się rozwinęły w ostatnich latach. Kiedyś komputery potrafiły wykrywać jedynie proste kształty i kolory. Ale wraz z postępem technologii, zdolność maszyn do rozumienia i interpretowania bardzo złożonych obrazów również się poprawiła.
Istotnym krokiem w ewolucji uczenia maszynowego w rozpoznawaniu wizyjnym jest zastosowanie sieci neuronowe sieci neuronowych. Sieci te mają działać podobnie jak nasze własne mózgi, z warstwami sztucznych neuronów, które przetwarzają informacje i tworzą powiązania. Dzięki sieciom neuronowym maszyny osiągnęły przełomowe wyniki w rozpoznawaniu obiektów, twarzy, a nawet emocji na obrazach.
Czy kiedykolwiek robienie zdjęcia smartfonem automatycznie spowodowało rozpoznanie osób znajdujących się we framudze? Wszystko to możliwe dzięki systemom wizyjnym opartym na uczeniu maszynowym. Obejmują one algorytmy służące do rozpoznawania i klasyfikowania obiektów na obrazach — co może być pomocne, na przykład, podczas sortowania starych zdjęć.
Wyobraź sobie świat, w którym maszyny mogą natychmiast rozpoznawać i śledzić nasze obiekty. Można to teraz osiągnąć za pomocą systemów wizyjnych opartych na uczeniu maszynowym. wizja Komputerowa podejścia do wykrywania i rozpoznawania obiektów na przechwyconym obrazie lub filmie wideo.
Jest na przykład powszechnie stosowany w systemach wizyjnych uczenia maszynowego do wykrywania obiektów, takich jak w branży motoryzacyjnej (samochody autonomiczne itp.). Systemy te pomagają samochodom „widzieć” i reagować na otoczenie, takie jak inne pojazdy, piesi czy sygnalizacja świetlna. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego samochody te mogą bezpiecznie jeździć i unikać kolizji na ulicy.
Jako pionier w technologii kontroli baterii nowej generacji, stosujemy zaawansowane systemy wizyjne oraz rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w przemyśle produkcyjnym, precyzyjnych komponentach i inteligentnej automatyce, napędzając innowacje w sektorach o wysokim wzroście.
Stosujemy 100% kontrolę produktów, wprowadzając rygorystyczne nadzorowanie jakości od pozyskiwania surowców i montażu po końcowe testy i pakowanie — zapewniając niezawodność, zgodność oraz efektywną dostawę dla klientów na całym świecie.
Jako uznane na skalę kraju przedsiębiorstwo high-tech z podwójnym certyfikatem oprogramowania i integracji systemów, specjalizujemy się w kluczowych technologiach, w tym oprogramowaniu do wizji maszynowej, robotyce, precyzyjnej kontroli ruchu oraz inteligentnych systemach inspekcyjnych.
Dzięki wsparciu wykwalifikowanego zespołu inżynieryjnego oferujemy dostosowane opracowanie produktów wizyjnych, optymalizację kosztów pozyskiwania, usługi konsolidacyjne oraz logistykę specjalistyczną — zapewniając kompleksowe, opłacalne rozwiązania wizyjne i szybką obsługę posprzedażową.
EN
