V-ați întrebat vreodată cum „vede” un computer o imagine în ceea ce privește informațiile pe care le poate oferi despre conținutul imaginii? Și totul se datorează unui lucru cunoscut sub numele de sisteme de viziune bazate pe învățare automată învățarea automată este o formă de tehnologie care permite calculatoarelor să învețe cum să facă ceva — exact cum putem învăța noi prin experiență și să facem ceva din ce în ce mai bine în timp.
A sistem de viziune prin învățare automată , în termeni simpli, este un program de calculator care poate „vedea” și înțelege imaginile prezentate. O face atât prin căutarea de modele și date în imagini, cât și prin realizarea de predicții despre imagini pe baza celor învățate din exemplele anterioare.
Sistemele de viziune bazate pe învățare automată au făcut progrese semnificative în ultimii ani. Era odată ca computerele puteau detecta doar forme și culori simple. Dar pe măsură ce tehnologia a evoluat, și capacitatea mașinilor de a înțelege și interpreta imagini extrem de complexe s-a îmbunătățit.
Un pas major în evoluția învățării automate în recunoașterea vizuală este aplicarea rețelelor neuronale . Se presupune că aceste rețele funcționează asemenea creierului nostru, având straturi de neuroni artificiali care procesează informațiile și creează conexiuni. Prin utilizarea rețelelor neuronale, mașinile au realizat progrese remarcabile în recunoașterea obiectelor, fețelor și chiar a emoțiilor din imagini.
Când faceți o fotografie cu un smartphone, vi s-a întâmplat vreodată să identifice automat persoanele din cadru? Totul acest lucru se datorează sistemelor de viziune bazate pe învățare automată. Acestea includ algoritmi pentru recunoașterea și clasificarea obiectelor din imagini — ceea ce ajută, de exemplu, atunci când trebuie să sortați prin fotografii vechi.
Gândiți-vă la o lume în care mașinile pot recunoaște instant și urmări obiectele noastre. Acest lucru poate fi acum realizat folosind sisteme de viziune bazate pe învățare automată. viziune artificială abordări pentru detectarea și recunoașterea obiectelor dintr-o imagine sau un videoclip capturat.
Este, de exemplu, utilizat pe scară largă în sistemele de viziune bazate pe învățare automată pentru detectarea obiectelor, cum ar fi în domeniul auto (mașini autonome etc.). Aceste sisteme ajută mașinile să „vadă” și să reacționeze la mediul lor, cum ar fi alte vehicule, pietoni și semafoare. Iar prin utilizarea învățării automate, aceste mașini pot circula în siguranță și pot evita coliziunile pe stradă.
Pionier în tehnologia de inspecție a bateriilor pentru energie nouă, aplicăm sistemele noastre avansate de viziune și soluțiile bazate pe inteligență artificială în producția industrială, componente de precizie și automatizare inteligentă, stimulând inovația în sectoarele cu creștere rapidă.
Menținem un procent de inspecție a produselor de 100%, aplicând o supraveghere strictă a calității, de la aprovizionarea materiilor prime și asamblare, până la testarea finală și ambalare—asigurând fiabilitate, conformitate și livrare eficientă pentru clienții internaționali.
Ca întreprindere național recunoscută de înaltă tehnologie, cu certificări duble în software și integrare de sisteme, ne specializăm în tehnologii cheie precum software-ul pentru viziune artificială, robotică, controlul precis al mișcării și sistemele inteligente de inspecție.
Sprijiniți de o echipă experimentată de ingineri, oferim dezvoltarea personalizată a produselor de viziune, achiziții optimizate ca cost, servicii de consolidare și logistică specializată — asigurând soluții vizuale complete, eficiente din punct de vedere al costurilor și asistență post-vânzare operativă.
EN
