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發布時間:2021-09-26 18:59  
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視覺技術與實體經濟融合領域
人工智能領域的視覺技術主要是圖像識別、計算機視覺、機器視覺。雖然機器視覺在工業領域被廣泛提及,但是其應用的技術包括了計算機視覺、圖像處理等技術,應用場景也稍有不同。圖像識別主要應用在圖像終端,如人臉識別攝像頭;計算機視覺主要是應用于動態圖像的分析和靜態圖像分析。可以說,計算機視覺是人工智能視覺技術的基礎元素。
視覺技術是人工智能當前技術相對其他技術領域較成熟、技術發展快、市場需求量大的領域,比如人臉識別,在光線好的情況下,正面人臉識別機器的準確率能達到99.99%,人臉識別在、物業安保、銀行、證券、金融、教育、電子商務、機場、地鐵等場景應用廣泛。前瞻研究院《中國人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示,未來十年,我國人臉識別行業市場規模有望達到千億元。

推理技術與實體經濟融合領域
推理技術與實體經濟融合領域 推理技術包括常識推理、計算推理、邏輯推理、推理等。常識推理指的是機器在沒有任何背景學習情況下進行常識的推理。對于對話機器人來說,推理是實現智能對話的技術基礎,但當前這項技術還遠不夠成熟。谷歌、蘋果、微軟、百度、科大訊飛的對話型機器人都在向這個目標努力,讓機器具備基本的推理、學習相關的計算能力、邏輯能力,而AlphaGo就是這個層次的典型應用。 推理技術根據具體領域的標準化規則可以在人工智能領域發揮到智慧的,將若干推理技術疊加在一起為未來的通用人工智能打下了基礎。未來可以實現軟件開發的人工智能化,即由人工智能來開發軟件。這對于我國2017年1.7萬億產出規模的軟件產業來說無異于再造一個軟件產業,而軟件工程師的主要工作將變成開發人工智能自動開發軟件。

機器視覺檢測原理:
機器視覺檢測原理: 機器視覺檢測就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺檢測是指通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給的圖像處理系統,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。 一個完整的機器視覺系統包括:鏡頭、相機、照明、圖像采集卡和軟件工具等。
