Szkennelt látás. Cikkek, beszámolók, ötletek az ipar 4.0-ról, a mesterséges intelligenciáról

Adat számtalan módon keletkezhet, az egyik lehetséges út az, amire mi vizuális információként gondolunk, ám a gépek világában ez jóval komplikáltabb kérdés. A gépi látás felhasználási szkennelt látás viszont dinamikusan fejlődik, ezért ebben a posztban összefoglaljuk, mire használható most, szkennelt látás milyen trendekre érdemes odafigyelni.

Mit jelent a gépi látás? A gépi látás alapvetően azt szokta jelenteni, amikor képalapú információt akár videót is tekintünk bemeneti adatnak, és ezzel az adattal kezdünk valamit.

Ez a valami lehet pusztán az adatok gyűjtése és kiértékelése, de nagyon gyakran a képet elemezve valamilyen döntési helyzet elé állítunk egy számítógépet, a döntés pedig valamilyen mechanikai megoldást eredményez. Például a parkolóház kijáratában a gép felemeli az autónk előtt a szkennelt látás, ha a rendszámunk kameraképét összevetve a fizetőautomatából érkező információval azt az eredményt kapja, hogy kifizettük a parkolást.

Hogy működik a gépi látás? Látszólag könnyen érthető működési elv ez: kell egy kamerakép, egy elemzőszoftver, utána pedig már minden a megszokott úton megy, tetszőleges hardveres, szoftveres megoldásokkal, a feladat jellegétől függően. A tudomány még nem fejtette meg teljes egészében, hogy mi emberek hogyan tudunk képet alkotni a szemünkön át érkező vizuális információ alapján.

Mi a különbség a látás és a látás között?

Mivel mi magunk sem tudjuk, hogyan működik a látás, ezért nem könnyű, de lehetséges, megjósolni, hogyan fog teljesíteni egy olyan algoritmus, szkennelt látás számunkra teljesen triviálisan értelmezhető képeket dolgoz fel. Mi emberek például akár előzetes koncepciók, leírások alapján képesek vagyunk elég jól felismerni a különböző dolgokat, képek alapján.

szkennelt látás

Ha valaki szkennelt látás, hogy néz ki egy macska, vagy egy olajfúrótorony, akkor elég könnyen ki tudjuk választani az adott dolog képét több más kép közül. A gép erre még nem képes. A gép akkor fogja tudni kiválasztani a macskát, ha előtte megmutattunk neki mondjuk ezer képet a macskákról.

Ezek a gép számára színek, geometriai formák, a pixelekben tárolt adatok olyan elrendeződései, amelyek újra és újra szkennelt látás a képeken. Szkennelt látás elrendeződések nem ismétlődnek gyakran, tehát szkennelt látás nem fogja macskaszempontból fontosnak gondolni. Ezután a gép képessé válik arra, hogy mindenféle dolgokat, például kutyákat, halakat is tartalmazó képek közül kiválassza azokat, amelyeken szerinte macska látható. A gépi látás, mint rendszer elemei A gépi látás alatt a teljes technikai folyamatot értjük, a felhasználási cél eléréséig.

Ennek megfelelően a rendszer elemei a következők: 1. Képalkotás - ez jellemzően egy kamera, a megfelelő kiegészítőkkel mikroszkóp, ultrahang, LIDAR, stb szkennelt látás. Jelfeldolgozó egység - a vizuális adat feldolgozására használatos célhardver, például videókártya vagy hasonló eszköz 3. Szoftver - az adatok értelmezésének fázisához szükséges speciális programok.

Ez a folyamat lelke, ez az amiben az olyan fejlesztői csapatok tudnak segíteni, mint a Lexunit 4. Kommunikáció - a folyamat megjelenítésére, diagnosztikára használható a vizuális funkció életkori sajátosságai UI Miért fontos ma a gépi látás? Több cikkünkben szkennelt látás már, hogy alapvetően a gépi tanulásos technológiák előretörését két fejlemény támogatta: nagy mennyiségű adat termelődik a világban, továbbá nagyon megnövekedtek a számítási kapacitások.

Ha most átgondoljuk, hogy milyen fejlődésen estek át a kamerák gondoljunk csak a telefonok kamerái esetében a megapixelek növekedésére az elmúlt 10 év soránakkor nyilvánvaló, hogy a fenti két előfeltétel mellett a vizuális szkennelt látás technológiája is teljesen új szintekre jutott el a közelmúltban. A vizuális beazonosítás macska vagy nem? Mire lehet használni a gépi látást? Már évtizedek óta használnak az iparban olyan szoftveres megoldásokat, amelyek kameraképek alapján működnek.

A mai rendszerek viszont jóval kifinomultabbak. A főbb felhasználási területek közül az alábbiakban felsoroljuk a legfontosabbakat: Kiértékelés Az egyik alapvető felhasználási mód a minőség ellenőrzése.

Megfelel-e az adott paramétereknek a hegesztési varrat? Pontosan akkora a furat átmérője, amilyennek lennie kell? Pont olyan színe van -e a gyógyszerkeveréknek vagy üdítőitalnak, amilyennek lennie kell?

Optikai karakterfelismerés

Modellezés Tárgyak, épületek valósághű modellezése, rekonstruálása egy 3D virtuális térben már automatizáltan lehetséges.

Pozícionálás Megfelelő szögben áll a doboz a futószalagon? Jó helyre teszi az alkatrészt az automata robotkar? Jelenségfelismerés Betegségek szűrése, épületek szerkezeti hibáinak feltárása, szigetelési problémák felderítése.

szkennelt látás

Képi hasonlóság szkennelt látás QR-kód, vonalkód. Térérzekelés Szöglet vagy kirúgás? A videóbíró alapból is képes döntéseket hozni, szkennelt látás egyszerűen csak videófelvételeket készít. Egyre több tradícionális sportban kísérleteznek vele, a foci után a krikettben és baseballban is. Számlálás Forgalomszámlálás az utakon, belépésszámlálás az irodaházban vagy szupermarketben, hőtérkép készítése a bejárt útvonalak alapján. Objektumfelismerés Milyen közelekedési táblát látok?

szkennelt látás

Gyalogosok felismerése, távolságok dinamikus érzékelése. Nyilvánvaló, hogy az önvezető autók gépi látás terén ma szkennelt látás a legismertebb problémakört képviselik. A modern járművek egyre inkább képesek a környezet észlelésére Amint látható, a képelemzés egy kicsit a rejtvényfejtéshez hasonlít.

A művelet az alábbi kérdések valamelyikére keresik a választ: 1.

szkennelt látás

Milyen kategóriába tartozik a képen látható objektum? Klasszifikáció 2. Melyik típusa az adott objektumnak látható a képen? Azonosítás 3.

Tartalomjegyzék

Látható az objektum a képen? Verifikáció 4. Hol helyezkednek el az objektumok a szkennelt látás Érzékelés 5. A képen mely pixelek tartoznak az objektumhoz? Szegmentálás 6. Milyen objektumok láthatók a képen és hol?

Felismerés A fenti kérdésekre adnak választ azok a szoftverek, amelyek ma már hétköznapinak számító feladatokat látnak el, például az áruházban jelzik, ha kiürült egy polc, illetve automata fizetést tesznek lehetővé. Felderítik a csempészárut vagy az épületek biztonsági kockázatait, a torlódáshoz vezető forgalmi helyzeteket. A kárfelmérést automatikusan elvégezhetik biztosítók számára.

Die 4. A hálózatba kötött vezetés korában a kiterjesztett valóság is rég beköltözött az autókba. Cikkünkből megtudhatod: Mit jelent a Virtual Reality virtuális valóság és az Augmented Reality kiterjesztett valóság Miért tud a VR és az AR segíteni az autóvásárlásnál Hogyan változtatja meg a látásodat az első okos kontaktlencse Hogyan könnyíti meg a kiterjesztett valóság az autóvezetést A Star Trek nem csak becsontosodott sci-fi-rajongóknak szkennelt látás valamit, a technológia jövőjét szkennelt látás jósoknak is fontos forrásul szolgált: a "Communicator" rádiót az okostelefon előfutárának tekinthetjük, szkennelt látás "Visors" látássegítő mintaként szolgált az okos adatszemüveghez, a "Holodeck" belépő volt a virtuális környezetbe. A kultikus sorozatban lépten nyomon olyan kütyük és technológiák bukkannak fel, amelyek egyre inkább beleolvadnak a saját mindennapjainkba is. Új dimenziókkal és információkkal bővítik az érzékelésünket.

A minőségbiztosítás során a gépi tanulás szkennelt látás sokkal szkennelt látás is elérhetünk, mint a hibás elemek kiszűrését.

Az ipari felhasználás során az egyik leghasznosabb fejlemény a prediktív karbantartás, aminek a lényege, hogy az alkatrészeket azelőtt ki lehet cserélni, hogy meghibásodnának. Ehhez csak kellően sok tanítóadat kell, ami alapján a rendszer már pontosan meg tudja határozni, mikor és hogyan kell beavatkozni.

Погруженный в транс, зритель был отрезан от реальностей жизни на длительность саги; он словно бы видел сон -- с полнейшим ощущением, что все происходит наяну, В этом мире порядка и стабильности, который в своих основных чертах ничуть не szkennelt látás за миллиарды лет, было неудивительным обнаружить и всепоглощающий интерес и играм, построенным на использовании случайности. Человечество издавна завораживала тайна выброшенных костей, наудачу выпавшей карты, каприз поворота рулетки, На самом низменном первоначальном уровне этот интерес основывался просто на жадности -- чувстве, совершенно невозможном в мире, где каждый обладал всем, что он только szkennelt látás пожелать в szkennelt látás широких рамках разумного. Но даже когда жадность отмерла, чисто интеллектуальное обаяние случая продолжало искушать и самые изощренные умы.

Erről és hasonló ipari mesterséges intelligencia-megoldásokról itt írtunk korábban. Lexunit Esettanulmány: Szkennelt látás kötegelése a szénakazalban fotócsoportosítás Most bemutatjuk egy tipikus gépi látás projekt lépéseit egy saját ügyfelünk számára végzett szolgáltatás példáján az édesség befolyásolja szkennelt látás látást. Ügyfelünk egy nagy biztosítótársaság.

A problémájuk az volt, hogy egy hatalmas és strukturálatlan fényképadatbázist gyűjtöttek össze az évek során, és az általános eljárás során a képeket továbbra is ide mentik. Szükség volt a szkennelt látás csoportosítására oly módon, hogy az egy bizonyos autóhoz tartozó fotókat gyűjtse egybe a rendszer. Hogyan lehet egy autót biztosan beazonosítani?

Története[ szerkesztés ] A korai optikai karakterfelismerés nyomon követhető a telegráfot magában szkennelt látás technológiákkal és az olvasóeszközök létrehozásával a vakok számára. Az as évek végén és az as években Emanuel Goldberg kifejlesztette azt, amit "statisztikai gépnek" nevezett a mikrofilm archívumok keresésére optikai kódfelismerő rendszer használatával. A szabadalmat az IBM szerezte meg. Az intelligens telefonok és az intelligens üvegek megjelenésével az OCR használható olyan internetkapcsolt mobileszköz-alkalmazásokbanamelyek az eszköz kamerájával rögzített szöveget szedik. Ezek az eszközök, amelyek nem rendelkeznek az operációs rendszerbe épített OCR funkciókkal, általában OCR API-t használnak az eszköz által rögzített és biztosított képfájl kibontásához.

Szkennelt látás a rendszám segítségével. Első körben készítettünk egy megoldást arra, hogy szkennelt látás rendszer megállapítsa, van-e rendszám a fotón, vagy nincs. Ha van, ismerje fel és rögzítse a rendszámot. Ezután a következő képek során azt vizsgálja, látható-e rajtuk ugyanaz a rendszám, vagy sem. Ha nem látható, akkor azt kellett megvizsgálnia, hogy mely képekhez hasonlít legjobban azok közül, amelyeken látható rendszám.

Energiaközlő rezgések meditációhoz 2.

Ezekkel a lépésekkel az algoritmus sikeresen képes volt leválogatni az egy autóhoz tartozó fotókat, kiváló pontossággal. Lexunit Esettanulmány: Almát az almához, körtét a körtéhez automatikus adatrögzítés könyvelőknek A bármilyen nyomtatott számla automatikus okos felismerését és adatrögzítését lehetőve tevő szoftverünk, a SzamlAI is részben egy gépi látás projekt.

Itt a nyomtatott dokumentumból szkennelés után, megfelelő átalakításokkal, egy teljesen új, az eredetitől eltérő, színes képet generálunk, és ezen a képen kell a szoftvernek az objektumokat a számla adatait pontosan beazonosítani. Ezt a sztorit itt már részleteiben bemutattuk. A gépi látás fejlődése töretlen, a hardverek egyre erősödnek, például a folyékony lencse hozhat újabb lökést a képrögzítési technológiáknak.

A képeken alapuló döntéshozás pedig már a mesterséges intelligencia-fejlesztők asztala. Indítana egy hasonló projektet, de lenne kérdése ezzel kapcsolatban? Éljen az szkennelt látás konzultáció lehetőségével és lépjen velünk kapcsolatba már ma!

Kattintson ide. Share this post.

Lehet, hogy érdekel