四川雙光成像圖像識(shí)別模塊產(chǎn)品

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-08-25

將圖像識(shí)別處理技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)工程。選取常見(jiàn)的玉米象、擬谷盜和鋸谷盜三種糧蟲(chóng)為研究對(duì)象,對(duì)其圖像進(jìn)行處理識(shí)別。分別使用邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子、邊緣檢測(cè)算子和邊緣檢測(cè)算子對(duì)其圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),并提取其圖像的面積A、周長(zhǎng)P、相對(duì)面積RA、延伸率S、復(fù)雜度C、占空比B、等效面積圓半徑R和偏心率E這八個(gè)特征用于對(duì)三種糧蟲(chóng)的識(shí)別,使用基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別模型對(duì)三種糧蟲(chóng)圖像的幾何形態(tài)特征進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果表明,在本文的研究條件下,使用邊緣檢測(cè)算子對(duì)糧蟲(chóng)圖像邊緣檢測(cè)對(duì)于糧蟲(chóng)圖像識(shí)別準(zhǔn)確率是比較有利的,而使用邊緣檢測(cè)算子后糧蟲(chóng)圖像的識(shí)別率比較低?!盎垩邸彪p光相機(jī)在智慧安防的應(yīng)用。四川雙光成像圖像識(shí)別模塊產(chǎn)品

圖像識(shí)別模塊

在核保以及理賠核損環(huán)節(jié)這里我們以車(chē)險(xiǎn)行業(yè)為例,當(dāng)前全行業(yè)車(chē)險(xiǎn)處于微利和虧損之間,除了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境影響外,還有各家保險(xiǎn)公司的管控水平。管理集中度越強(qiáng)、基層操作彈性越小的公司,往往車(chē)險(xiǎn)的盈利就越高。在國(guó)內(nèi),我們關(guān)注到一家名為L(zhǎng)inkface的計(jì)算機(jī)視覺(jué)企業(yè),它正在嘗試用技術(shù)手段減少人工干預(yù),降低理賠率,提升保險(xiǎn)公司的營(yíng)收。核保和核損成為兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),雙核崗位在車(chē)險(xiǎn)管理中技術(shù)含量比較高,需要工作人員長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐積累。吉林機(jī)載吊艙圖像識(shí)別模塊目標(biāo)檢測(cè)成都慧視可以板卡定制。

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實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)追蹤,現(xiàn)在對(duì)電視體育賽事中冰球運(yùn)動(dòng)進(jìn)行追蹤十分普遍,除此以外,計(jì)算機(jī)視覺(jué)還可以應(yīng)用于策略分析,運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)和評(píng)分上,同時(shí)也可以追蹤賽事上品牌贊助商的能見(jiàn)度。農(nóng)業(yè),在2019年國(guó)際消費(fèi)電子展上,JohnDeere展示了一種半自動(dòng)聯(lián)合收割機(jī),它使用人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)分析收獲時(shí)谷物的質(zhì)量,同時(shí)還可以找到收割谷物時(shí)的比較好路線。這一技術(shù)還可以用于識(shí)別雜草——除草劑可以直接噴灑在雜草上,谷物不會(huì)受到影響,預(yù)計(jì)除草劑的用量也可以減少九成。

傳統(tǒng)的核保和理賠核損方法,都是人工在現(xiàn)場(chǎng)采集標(biāo)的信息,然后回傳到公司,并由專(zhuān)人進(jìn)行車(chē)輛情況的評(píng)估。這種方法服務(wù)效率低且成本高,而且人工操作不可避免的會(huì)有工作失誤,保險(xiǎn)公司也很難責(zé)任追究。在核保環(huán)節(jié),主要涉及到車(chē)身劃痕識(shí)別和自然場(chǎng)景下的OCR識(shí)別。通過(guò)算法模型的建立以及車(chē)身圖像數(shù)據(jù)對(duì)算法的訓(xùn)練優(yōu)化,可以實(shí)現(xiàn)智能核保,提升效率。至于理賠核損環(huán)節(jié),Linkface首先會(huì)通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù),將后臺(tái)的標(biāo)的照片以部位維度進(jìn)行智能分類(lèi),之后使用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行損傷程度的評(píng)估,并輸出核損報(bào)告。全國(guó)產(chǎn)化智能處理板助力無(wú)人駕駛汽車(chē)發(fā)展。

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?眼睛將圖像視為一組信號(hào),這些信號(hào)由大腦的視覺(jué)層解釋。結(jié)果是一個(gè)場(chǎng)景的體驗(yàn),這些場(chǎng)景與內(nèi)存中保留的對(duì)象和概念相關(guān)聯(lián)。圖像識(shí)別模仿了這個(gè)一??過(guò)程。計(jì)算機(jī)以組(帶有顏色注釋的多邊形)或網(wǎng)格(具有顏色離散值的像素畫(huà)布)的形式“看到”圖像。??在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別過(guò)程中,將圖像數(shù)量或光柵編碼轉(zhuǎn)換為描述物理對(duì)象和特征的結(jié)構(gòu)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以對(duì)這些結(jié)構(gòu)??進(jìn)行邏輯分析首先,對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)化,提取比較重要的信息,然后通過(guò)特征提取和分類(lèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組織。,計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)使分類(lèi)或其他算法能夠確定圖像或圖形??的一部分-它們屬于哪個(gè)類(lèi)別,或者如何比較好地描述它們。?圖像處理板可以用于工廠自動(dòng)化作業(yè)。山西算法防抖圖像識(shí)別模塊研發(fā)

圖像識(shí)別是自動(dòng)駕駛必須要使用的。四川雙光成像圖像識(shí)別模塊產(chǎn)品

工廠或者大型商場(chǎng)中,在機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用環(huán)節(jié)中,物體分揀應(yīng)用是建立在識(shí)別、檢測(cè)之后的一個(gè)環(huán)節(jié),通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將圖像進(jìn)行處理,結(jié)合機(jī)械臂的使用實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品分揀。在過(guò)去的生產(chǎn)線上,是用人工的方法將物料安放到注塑機(jī)里,再進(jìn)行下一步工序。而現(xiàn)在則是使用自動(dòng)化設(shè)備分料,其中使用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品圖像抓取、圖像分析,輸出結(jié)果,再通過(guò)機(jī)器人,把對(duì)應(yīng)的物料、放到固定的位置上,從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化、自動(dòng)化。四川雙光成像圖像識(shí)別模塊產(chǎn)品

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