Attīstoties mašīnredzei tagad, mašīnredzes pielietojums kļūst arvien plašāks, mašīnredzes noteikšanas tehnoloģijai ir raksturīgs liels ātrums, liels informācijas apjoms, vairāk funkciju, pašlaik rūpnieciskā lietojuma joma ir plaša, tāpēc kas ir mašīnredzes noteikšanas nākotnes tendence? Iepazīstināsim jūs ar mašīnredzes noteikšanas nākotnes tendenci.
Pirmkārt, iegultā redze turpinās augt
Iegultais redzējums turpinās strauji attīstīties, ko atbalstīs arvien lielāks skaits nozares lietojumu, piemēram, autonomā braukšana, dzīvības zinātnes, plaša patēriņa elektronika, robežu uzraudzība un lauksaimniecība.
Apstrādes jauda ir ievērojami palielināta, un atmiņa kļūst ļoti lēta. Lietotāji var izvēlēties ļoti mazu kameru un izmantot mākoņdatus no dažādiem avotiem. Ja šos faktorus apvieno ar mašīnmācīšanos, atsevišķas pakotnes izmantošanai ir raksturīga vīzija.
Klients sagaida, ka sistēmas integrators viņam izstrādās visu iegulto redzes sistēmu. Iegultā redze ļauj viedajām kamerām sasniegt to sākotnējo mērķi, proti, veikt attēlu apstrādi un video analīzi pēc iespējas tuvāk attēla sensoram ļoti mazā korpusā. Reaģējot uz iegultās vīzijas tirgu, daudzi uzņēmumi ir izstrādājuši risinājumus, lai ātri piegādātu lietojumprogrammām specifiskus risinājumus zemu izmaksu un zemas jaudas platformās, kurās var integrēt mākslīgo intelektu un dziļas mācīšanās iespējas.
Pievilcīgas sistēmas izveide klientam ir iegultās vīzijas izaicinājums. Ar zemu izmaksu, mazjaudas ierīcēm ir iespējams visas klienta funkcijas izskata noteikšanā ievietot mazā izmērā, kas ir grūts uzdevums. Iepazīstināt patērētājus ar radikāli atšķirīgiem aparatūras risinājumiem nav viegli, taču galu galā ir cerība, ka klienti kaut kādā veidā ražos vairāk produktu, kas ir lietotājam draudzīgāki, mazāki un galu galā lētāki.
Daudzos lietošanas gadījumos tradicionālā vizuālā noteikšana nevar konkurēt ar iegulto redzi.
Otrkārt, vairāk dziļās mācīšanās pielietojumu
Padziļināta mācīšanās vizuālai noteikšanai ir bijusi traucējošo tehnoloģiju priekšplānā. Ja esat iesaistīts vizuālās pārbaudes nozarē, jūs droši vien esat redzējis, kā šī programmatūra integrējas ar dziļās mācīšanās algoritmiem un nodrošina ātrus rezultātus. Šīs sistēmas var darbināt tūkstošiem permutāciju, un tām ir 100 procentu precizitāte identifikācijā un vēsturē, kā arī citu lietojumprogrammu vizuāla pārbaude.
Padziļinātai apmācībai būs liela ietekme uz tradicionālajām attēlu analīzes metodēm. Tas ne tikai mainīs mūsu ražotos produktus, bet arī to, kā mēs mijiedarbojamies ar klientiem. Dziļajai apmācībai būs svarīga loma tādu lietojumprogrammu risināšanā, kuras nevar atrisināt ar tradicionālo vizuālo noteikšanu.
Piemēram, pārbaudot vakcīnas liofilizētos flakonos, rezultāti laiku pa laikam ievērojami atšķiras, lielā mērā atkarībā no tā, kā tās tiek žāvētas. Tradicionālā noteikšanas procesa izmantošana ir sarežģīta, jo dažos gadījumos var būt, ka daļiņas izskatās ļoti līdzīgas plaisām, un dziļa mācīšanās palīdz atšķirt šādas smalkas atšķirības.
Treškārt, uzlabojiet neredzamās attēlveidošanas efektivitāti
Lai gan dziļa mācīšanās var būt veids, kā iegūt informāciju no attēliem, tā nav vienīgā iespēja. Īsviļņu infrasarkano staru kameru un apgaismojuma attīstība ir uzlabojusi neredzamās attēlveidošanas efektivitāti. Šajās vidēs ar augstāku viļņa garumu jūs varat sasniegt daudz vairāk lietojumu, piemēram, atrast defektus gaisa kuģa spārnu kompozītmateriālu iekšpusē.
Pieaug pieprasījums pēc hiperspektrālās attēlveidošanas. Aplūkojot simtiem spektrālo joslu lielā laukumā, lai noteiktu smalkas atšķirības starp objektiem, jums ir nepieciešams platjoslas gaismas avots. Tas ļaus mums samazināt izmantoto gaismas diožu skaitu un izveidot platjoslas savienojumu, kas atdarina halogēna gaismas avotus.