ఒక చిత్రం గురించి కంప్యూటర్ ఎలా "చూస్తుంది" అని మీరెప్పుడైనా ఆలోచించారా, చిత్రంలో ఏముందో గురించి మనకు ఏమి చెప్పగలదో? ఇదంతా పేరుతో పిలువబడే దానికి ధన్యవాదాలు యంత్ర నేర్పు దృశ్య వ్యవస్థలు యంత్ర నేర్పు అనేది కంప్యూటర్లు ఏదైనా చేయడం నేర్చుకోవడానికి సహాయపడే సాంకేతికత యొక్క ఒక రూపం — అనుభవం ద్వారా మనం నేర్చుకోవడం లాగా, సమయంతో పాటు మెరుగ్గా ఏదైనా చేయడం.
ఎ మెషిన్ లెర్నింగ్ విజన్ సిస్టమ్ , సాధారణ పదాలలో చెప్పాలంటే, దానికి ఇచ్చిన చిత్రాలను "చూడగలిగి" అర్థం చేసుకోగల కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్. ఇది చిత్రాలలో నమూనాలు మరియు డేటాను వెతకడం ద్వారా, గత ఉదాహరణల నుండి నేర్చుకున్న దాని ఆధారంగా చిత్రాల గురించి ఊహించడం ద్వారా ఇది చేస్తుంది.
ఇటీవలి సంవత్సరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ విజన్ సిస్టమ్స్ చాలా దూరం ప్రయాణించాయి. కంప్యూటర్లు సరళమైన ఆకారాలు మరియు రంగులను మాత్రమే గుర్తించగలవు. కానీ సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందడంతో, పరికరాలు చాలా సంక్లిష్టమైన చిత్రాలను అర్థం చేసుకొని వ్యాఖ్యాతలు చేసే సామర్థ్యం కూడా మెరుగుపడింది.
దృశ్య గుర్తింపులో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క పరిణామంలో ఒక ప్రధాన అడుగు ఉపయోగం న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఈ నెట్వర్క్లు మన మెదడు లాగా పనిచేయడానికి ఉద్దేశించబడినవి, కృత్రిమ న్యూరాన్ల పొరలతో విషయాలను ప్రాసెస్ చేసి లింకులను ఏర్పరుస్తాయి. న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించడం ద్వారా పరికరాలు చిత్రాలలో వస్తువులు, ముఖాలు మరియు భావోద్వేగాలను గుర్తించడంలో విజయాలు సాధించాయి.
మీరు స్మార్ట్ఫోన్తో ఫోటో తీసినప్పుడు, ఫ్రేమ్లోని వ్యక్తులను స్వయంచాలకంగా గుర్తించినట్లు ఎప్పుడైనా ఉందా? అంతా మెషిన్ లెర్నింగ్ విజన్ సిస్టమ్స్ కి ధన్యవాదాలు. ఇవి చిత్రాలలోని వస్తువులను గుర్తించడానికి మరియు వర్గీకరించడానికి అల్గోరిథమ్స్ కలిగి ఉంటాయి — ఉదాహరణకు, పాత ఫోటోల నుండి ఎంపిక చేసుకోవలసినప్పుడు ఇది సహాయపడుతుంది.
యంత్రాలు మన వస్తువులను తక్షణమే గుర్తించి, అనుసరించగల ప్రపంచాన్ని ఊహించుకోండి. ఇప్పుడు యంత్ర నేర్పు దృశ్య వ్యవస్థల ఉపయోగం ద్వారా ఇది సాధ్యమవుతోంది. ఒక పట్టించుకున్న చిత్రం లేదా వీడియోలో వస్తువులను గుర్తించడానికి మరియు గుర్తించడానికి ఆధారంగా ఈ వ్యవస్థలు రూపొందించబడ్డాయి. కంప్యూటర్ విజన్ చిత్రం లేదా వీడియోలో వస్తువులను గుర్తించడానికి మరియు గుర్తించడానికి ఉపయోగించే విధానాలు.
ఉదాహరణకు, వస్తువులను గుర్తించడానికి యంత్ర నేర్పు దృశ్య వ్యవస్థలలో ఇది విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తారు, ఉదాహరణకు ఆటోమొబైల్ రంగంలో (స్వయంచాలక కార్లు మొదలైనవి). ఇతర వాహనాలు, పాదచారులు మరియు ట్రాఫిక్ సిగ్నల్స్ వంటి వాటిని చూడటానికి మరియు వాటికి స్పందించడానికి ఈ వ్యవస్థలు కార్లకు సహాయపడతాయి. మరియు యంత్ర నేర్పును ఉపయోగించడం ద్వారా, ఈ కార్లు రహదారిపై భద్రతగా నడుపుకోగలవు మరియు ఢీళ్లను నివారించగలవు.
కొత్త శక్తి బ్యాటరీ పరిశీలన సాంకేతికతలో ఒక పియనియర్గా, మేము పారిశ్రామిక తయారీ, ఖచ్చితమైన భాగాలు మరియు స్మార్ట్ ఆటోమేషన్ లో మా అధునాతన దృశ్య వ్యవస్థలు మరియు AI-నడిపే పరిష్కారాలను వర్తింపజేస్తాము, అధిక-పెరుగుదల రంగాలలో నవీకరణను ప్రేరేపిస్తున్నాము.
మేము సరఫ్పా ఉత్పత్తి పరిశీలన రేట్లను 100% వద్ద నిలుపుకొని, క్రూడ్ పదార్థాల సేకరణ మరియు అసెంబ్లీ నుండి చివరి పరీక్ష మరియు ప్యాకింగ్ వరకు కఠినమైన నాణ్యతా పర్యవేక్షణను అమలు చేస్తాము—ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న క్లయింట్లకు విశ్వసనీయత, అనుసరణ మరియు సమర్థవంతమైన డెలివరీని నిర్ధారిస్తుంది.
సాఫ్ట్వేర్ మరియు సిస్టమ్ ఇంటిగ్రేషన్ లకు సంబంధించి జాతీయ స్థాయిలో గుర్తింపు పొందిన హై-టెక్ ఎంటర్ప్రైజ్గా, మేము మెషిన్ విజన్ సాఫ్ట్వేర్, రోబోటిక్స్, ఖచ్చితమైన మోషన్ కంట్రోల్ మరియు ఇంటెలిజెంట్ ఇన్స్పెక్షన్ సిస్టమ్స్ వంటి కోర్ సాంకేతికతలలో ప్రత్యేకత కలిగి ఉన్నాము.
అర్హత కలిగిన ఇంజనీరింగ్ బృందం మద్దతుతో, మేము అనుకూలీకరించబడిన దృశ్య ఉత్పత్తి అభివృద్ధి, ఖర్చు-ఆప్టిమైజ్డ్ సోర్సింగ్, కన్సాలిడేషన్ సేవలు మరియు ప్రత్యేక లాజిస్టిక్స్ ను అందిస్తాము—సంపూర్ణమైన, ఖర్చు-ప్రభావవంతమైన దృశ్య పరిష్కారాలు మరియు స్పందనాత్మక తర్వాతి అమ్మకం మద్దతును అందిస్తాము.
EN
