Задавались ли вы когда-нибудь вопросом, как компьютер «видит» изображение и что он может сказать нам о том, что на нем изображено? Всё это возможно благодаря так называемым системам машинного зрения машинное обучение — это форма технологии, которая позволяет компьютерам научиться выполнять определённые задачи — так же, как мы учимся на опыте и со временем выполняем что-либо лучше.
A система машинного зрения , проще говоря, — это компьютерная программа, которая может «видеть» и понимать изображения, которые ей представлены. Она делает это, анализируя паттерны и данные на изображениях, а затем формируя прогнозы относительно изображений на основе того, чему она научилась из предыдущих примеров.
Системы машинного зрения проделали большой путь за последние годы. Раньше компьютеры могли распознавать только простые формы и цвета. Но по мере совершенствования технологий способность машин понимать и интерпретировать сложные изображения также значительно улучшилась.
Важным этапом в развитии машинного обучения в области визуального распознавания стало применение нейронные сети нейронных сетей. Эти сети должны функционировать подобно нашему собственному мозгу, с использованием слоёв искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию и устанавливают связи. С помощью нейронных сетей машины достигли прорывов в распознавании объектов, лиц и даже эмоций на изображениях.
Бывало ли у вас, что при фотографировании смартфон автоматически определяет людей на снимке? Всё это возможно благодаря системам машинного зрения. Они включают алгоритмы для распознавания и классификации объектов на изображениях — что помогает, например, при сортировке старых фотографий.
Представьте мир, где машины могут мгновенно распознавать и определять наши объекты. Теперь этого можно достичь с помощью систем машинного зрения. Такие системы разрабатываются на основе компьютерное зрение подходов к обнаружению и распознаванию объектов на захваченном изображении или видео.
Например, они широко используются в системах машинного зрения для обнаружения объектов, таких как в автомобильной сфере (беспилотные автомобили и т.д.). Эти системы помогают автомобилям «видеть» и реагировать на окружающую среду, например, на другие транспортные средства, пешеходов и светофоры. Используя машинное обучение, такие автомобили могут безопасно передвигаться по дорогам и избегать столкновений.
Являясь пионером в технологии контроля аккумуляторов для новых источников энергии, мы применяем передовые системы машинного зрения и решения на основе искусственного интеллекта в промышленном производстве, производстве прецизионных компонентов и умной автоматизации, стимулируя инновации в быстрорастущих отраслях.
Мы обеспечиваем 100-процентный контроль продукции, осуществляя строгий контроль качества на всех этапах — от закупки сырья и сборки до окончательного тестирования и упаковки, что гарантирует надежность, соответствие требованиям и своевременную поставку для клиентов по всему миру.
Будучи признанным на национальном уровне высокотехнологичным предприятием с двойной сертификацией в области программного обеспечения и системной интеграции, мы специализируемся на ключевых технологиях, включая программное обеспечение машинного зрения, робототехнику, прецизионное управление движением и интеллектуальные системы контроля.
При поддержке квалифицированной инженерной команды мы предлагаем разработку специализированных продуктов машинного зрения, оптимизацию затрат при закупках, услуги консолидации и специализированную логистику — обеспечивая полный цикл визуальных решений с выгодной стоимостью и оперативной послепродажной поддержкой.
EN
