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AI计算机视觉是人工智能的一个领域,它使用机器学习和深度学习使计算机能够以与人类相同的方式查看、识别和分析照片和视频中的事物。计算视觉在自动化 AI 视觉检测、远程监控和自动化方面正迅速普及,AI机器视觉识别如何在行业中应用,小编将和大家一起探讨。
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计算机视觉对各行各业的公司产生了巨大影响,从零售到安全、医疗保健、汽车、制造、物流和农业。
使用Viso Suite构建的计算机视觉应用程
(1) 相机获取视觉数据,(2) 用于处理图像的机器学习模型,以及 (3) 条件逻辑来自动化特定应用程序的用例。将人工智能部署到边缘设备,即所谓的边缘智能,有助于实现计算机视觉的可扩展、高效、稳健、安全和私有的实现。
在制造业中,图像识别应用于人工智能视觉检测、质量控制、远程监控和系统自动化。
生产力分析跟踪工作场所变化的影响,员工如何花费时间和资源,并实施各种工具。这些数据可以为时间管理、工作场所协作和员工生产力提供有价值的见解。计算机视觉精益管理策略旨在使用基于相机的视觉系统客观地量化和评估流程。
工业制造中的隐私保护计算机视觉
用于视觉检测的计算机视觉是智能制造的关键策略。基于视觉的检测系统在个人防护设备 (PPE)的自动检测中也越来越受欢迎,例如面罩检测或头盔检测。计算视觉有助于监控建筑工地或智能工厂对安全协议的遵守情况。
智能相机应用程序提供了一种可扩展的方法来实现智能工厂中生产过程和装配线的自动化视觉检查和质量控制。因此,与费力的人工检查相比,深度学习使用实时对象检测来提供更好的结果(检测精度、速度、客观性、可靠性)。
与传统的机器视觉系统相比,人工智能视觉检测使用的机器学习方法非常稳健,不需要昂贵的特殊相机和不灵活的设置。因此,人工智能视觉方法在多个地点和工厂之间具有很强的可扩展性。
视觉系统的另一个应用领域是优化工业生产和人机交互中的装配线操作。对人类行为的评估可以帮助构建与不同操作步骤相关的标准化行为模型,并评估受过训练的工人的表现。
通过提高工作绩效、提高生产效率(精益优化)以及更重要的是发现危险行为以降低事故率,自动评估工人的行为质量可能是有益的。
机器学习被纳入医疗行业,用于乳腺癌和皮肤癌检测等目的。例如,图像识别允许科学家检测癌性和非癌性图像之间的细微差异,并诊断来自磁共振成像 (MRI) 扫描和输入照片的恶性或良性数据。
计算机视觉可用于冠状病毒控制。多种深度学习计算机视觉模型可用于基于 X 射线的 COVID-19 诊断。使用数字胸部 X 射线摄影 (CXR) 图像检测 COVID-19 病例的最流行的一种称为COVID-Net,由加拿大达尔文 AI 开发。
医疗用例中的机器学习用于对 T 淋巴细胞与结肠癌上皮细胞进行高精度分类。因此,ML 有望显着加速结肠癌疾病识别过程,并且在创建后几乎没有成本。
即使没有医生分析,也可以使用深度学习模型和计算机视觉检测神经和肌肉骨骼疾病,例如即将到来的中风、平衡和步态问题。分析患者运动的姿势估计计算机视觉应用程序可帮助医生轻松诊断患者并提高准确性。
蒙面人脸识别用于检测口罩和防护设备的使用情况,以限制冠状病毒的传播。同样,计算机视觉系统帮助各国实施口罩作为控制冠状病毒疾病传播的控制策略。
出于这个原因,优步等私营公司已经创建了计算机视觉功能,例如面部检测,并在其移动应用程序中实施,以检测乘客是否戴口罩。此类计划使公共交通在冠状病毒大流行期间更加安全。
脑肿瘤可以在 MRI 扫描中看到,并且经常使用深度神经网络检测到。利用深度学习的肿瘤检测软件对医疗行业至关重要,因为它可以高精度检测肿瘤以帮助医生做出诊断。
计算机视觉可用于识别重症患者以指导医疗护理(重症患者筛查)。发现感染 COVID-19 的人呼吸更快。
带有深度摄像
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