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● 面部识别 面部识别技术使用经过训练的深度神经网络来识别图像或视频中的面部。它们允许系统识别一个人,识别他们的意图、情绪、年龄、种族,甚至健康状况。人脸识别技术主要用于安全应用,例如解锁手机、进入建
发布时间:2024-05-17每个人都尝试过使用 Face ID(面部识别)来解锁手机、在 Google 或 Pinterest 上进行图像搜索,或者根据搜索到的产品浏览亚马逊推荐。 您有没有想过这一切是如何可能的?上述所有让生活
发布时间:2024-05-17图像识别有着悠久的历史,可以追溯到 1956 年,然而,现在很可能是它被视为大放异彩的时代。这是一项令人难以置信的视觉人工智能技术,它的工作原理是将图像与学习的数据集进行比较,以便它可以“看到”并解释
发布时间:2024-05-17虽然图像识别和计算机视觉经常互换使用,但它们 是不同的概念,各自在人工智能中发挥着重要作用。为了澄清这两个合并术语之间的细微差别和复杂性,本文将更深入地探讨它们的定义、应用及其关系。计算机视觉:人工智
发布时间:2024-05-17人工智能图像识别通过解读照片来识别物体、地点等。 由于需要机器进行识别,人工智能(AI) 变得越来越复杂。为机器学习模型保留的数据库数量越多,人工智能在各种情况下识别、理解和预测的能力就越全面、越灵活
发布时间:2024-05-17对象检测和定位是计算机视觉的关键功能,使系统能够识别和定位图像或视频中的对象。这些技术在广泛的应用中发挥着关键作用,包括自动驾驶车辆、监控系统、医学成像分析、机器人和增强现实。在高层次上,对象检测涉及
发布时间:2024-05-17AI 图像识别是人工智能的一个子集,在变革各个行业中发挥着关键作用。因为它使机器能够解释和理解视觉数据。在商业领域,图像识别技术正在推动运营和客户互动的重大进步。通过准确识别图像中的对象、模式甚至情感
发布时间:2024-05-17自主垃圾箱拣选,或者说机器人从垃圾箱中选择具有随机姿势的物体,是常见的机器人任务之一,但它也带来了一些困难的技术挑战。为了能够定位箱子中的每个零件,在不与环境或其他零件碰撞的情况下导航到它,拾取它,并
发布时间:2024-05-17集成质量检测流程继续为医疗器械制造生产做出重大贡献,包括提供自动化检测功能作为实时质量控制程序的一部分。早在 COVID-19 之前,医疗设备制造商就利用人工智能 (AI)、机器视觉、机器人和深度学习
发布时间:2024-05-17我们之前已经研究过使用机器视觉的运营效益,但今天我们将深入探讨经济效益以及它们如何适应安装自动视觉检测机器或系统所期望的回报。由于以下两个关键领域,投资机器视觉系统的经济理由通常很充分:通过减少劳动力
发布时间:2024-05-16