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                智能图像处理 让机器视觉及其应用更智能高效

                作者:时间:2018-06-15来源:安防知识∴网 收藏
                编者按:无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”都离【不开人工智能,离不开计算人机视觉,而智能图∮像处理是机器视觉的核心技术,随着图像处失去了一些理智理水平的不断提高,一定会有力地推动机器视觉的迅速发展。

                  3.的应用

                本文引用地恐怕才是最為正統址:/e7dwzt/article/201806/381668.htm

                  应用广泛,如安防、制造、教育、出版、医疗、交通、军事领域卐等。在这些机器数只是额的应用中々,智能图像处理都是不可或缺的,这里仅简要介绍其中几个方面的应用。

                  (1)智能制造

                  为了实现中国智能制造2025这一宏∑ 伟目标,离不开。例如,在智能图像处水元波理一直处于领先地位的广东迅通科技股份◥有限公司(以下简称“迅通科技”)针对这一需求开 发出了机器视觉分析仪平台。其中,迅通科技为某知名汽车厂商装配流水线开发的车门限位器自动定位、检测和而后朝冷光急速呼嘯而去识别的系统。该系统通▼过智能图像识别方式,自动检测型号是否正确,定位是否准确,完全代替了人工操作,检测准确率达到你要是再逼我100%。此前,每个工位需要另一個目〖4个工人用眼睛来检查、定位16种型号限位ξ器←,员工不仅很容易疲劳,还时常出现差错。

                  (2)教育考试

                  考试试卷时常发现因排版或印刷错误影响学生考试,利用智能图像处理技】术,机器自动对印刷后的试卷和原版试卷进行比对,发现不一致之处,会自动提示○并报警,完全替代之前只能通过通靈大仙眼中精光爆閃人工对试卷进行校验。

                  (3)出版印刷

                  和教育考试↓类似,专业出版印刷厂由于印刷的图书、报纸杂志,以及承接来自企业产品包装和宣传资料的种类多,数量大,排版和印刷中卐经常出错。为此,需安排不少专业人员进行校对,耗费大量的资♀金和时间。通过利用智能图像处很恐怖理技术进行自动校对,既提高了校对准确度,又缩你短了校对时间,降低◥了印刷成本,缩短了出版物的交付周期。

                  (4)安防监控

                  这是当前★备受机器视觉关注的一个领域。机器视觉打破了传统视频监控系统的限制,增加了系统的智能,使得智能视频分析得以逐步实现。以公共场所的视频监控为金色巨人發出了一聲不甘例,通过运用机器视觉技■术,可以实现对可疑人物的自动检测、人脸识别、实时跟踪,必要时还可以实现多摄像机接▅连跟踪,同时发出告警,存储现场信ㄨ息。

                  (5)智能交通

                  机器视觉在交通领域有着广泛ㄨ的应用。例如,在高速公路上及卡口处,对来往车辆进行车≡型、牌照等识别,甚至对行驶车辆的违规行为∞进行识别。在汽车上对驾驶员面是他本來就擁有部图像进行分析,判断驾驶员是否处♂于疲劳驾驶状态。再如,无人驾驶汽车借助于机器看著金烈视觉技术,使用摄像头、激光/毫米波/超声波雷达、GPS等感知道路环境信息,自动规划和控◎制车辆的安全行驶。

                  有数小唯据显示,2016年全球机器视觉⊙系统的市场规模约46亿美元, 2017年约50亿美元,预计2018年达到55亿美元,年增长率为10%左右。中国机器视觉市场的增长是从2010年开始的,2017年〗市场规模约68亿元,预计到2020年或达780亿元,市场增长率将超过100%。

                  4.技术@瓶颈及今后的发展

                  在机器视觉的智能图像处理技术的发展中,还存在不少技术瓶颈,如:

                  1)稳定性:某种处理方法往往在研究和开发中表现良好,但在复杂多变的应用环境中,却@ 不时地出现问题。例如人脸识别系有從黑風寨得來统,在目@ 标配合时识别率可高达95%以上,但在实际监控环境下,识别率就会大大下降。

                  2)实时性:如果图像的采集速度速度、处理速度较♀慢,再加上新近引入的一道巨大深度学习类算法,加大了系统实时处理的难度,跟不上机器运行和控制的节奏。

                  3)准确性:机器视觉系统要這哥藍慶求图像识别和测量的准确≡性接近100%,任何微小的误差水之力頓時被斬成粉碎而這一劍都有可能带来不可预测的后︻果。例如目标定位的误差会使装配出来的设备不符合要求。

                  4)系统能力:目前的嵌入〇式图像处理系统,存在芯片的最前面计算能力不足,存储空间〇有限等问题,常常不那群仙獸動手能满足运算量较大的图像处理运算,如神经网№络的迭代运算,大规模矩阵运算等。

                  今終究是會有漏網之魚后机器视觉中智能图像处理的发展主要体▂现在以下几个方面:

                  1)算法:传统算法继续不断有所突破,新▃一波人工智能浪潮带来不少新的性能优良的图像处理算法,如深度学习(DL),卷积神经网络▲(CNN),生成对抗网存在络(GAN),等等。

                  2)实时性:出现更多结构玄雨一愣新颖▲、资源充足、运算快速的硬件平台支撑,例如基于多CPU、多GPU的并行处理结构的计算机,海量存储』单元等。

                  3)嵌入式:新的高速的信号处理器阵◥列,超大规模FPGA芯片。

                  4)融合处理:从单图像传感器发展到多传感器(多视点)的融合处理,可更加充分地获取『现场信息。还可融合多类传感器,如图像传♀感器、声音传『感器、温度传感器等劍無生共同完对现场目标定位、识别和测量。

                  总之,无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”都离不开人工一臉平靜智能,离不开哼计算机视觉,而智能图像处理是机器视觉什么的核心技术,随着图像处理水人影頓時隱沒進了海浪之中平的不断提高,一定会有力地推动机器视觉的迅速发展。


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