Değişimi görmek, görüntü tanıma hayatınızı değiştiriyor
Bilim ve teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, bilim ve teknolojinin görüntü işleme ile birlikte uygulama durumları ortaya çıktı ve hatta günlük yaşamımıza entegre edildi, böylece yaşam kalitesi ve verimlilik büyük ölçüde arttı. Bu makale, hayattaki bazı görüntü tanıma uygulamalarını paylaşacak, bilgisayar vizyonu ve açık kaynak kodunun kullanımını ve getirdiği faydaları analiz edecektir.
Açık kaynaklı sistem, görüntü tanımayı gerçekleştirir
İnsan beyni görüntü tanıma yaptığında, gözlerden görüntüleri alır ve beyni hesaplar.Bu işlem, görüntü parlaklığı / renk / sınır yakalama, tanımlanabilir nesnelerin kombinasyonları ve beyin% 30-40 dahil olmak üzere toplam yedi seviye seviyesi gerektirir. Parçaların% 'si görsel hesaplama ve analiz yapar ve son olarak beyin size görüntünün ne olduğunu söyler.
Bilgisayar görüntüsü tanıma ile ilgili olarak, Intel tarafından başlatılan açık kaynaklı bir görüntü tanıma sistemi olan OpenCV, vazgeçilmez bir kahramandır. Bu açık kaynaklı sistem, geliştiricilerin ilgili tanımlama sistemlerini geliştirmesini kolaylaştırır ve ilgili teknolojilerin ilerlemesini destekler. Bilgisayar tanıma sistemi, benzer bir görsel deneyim elde etmek için insan beynini taklit edecekse, popüler sanal gerçeklik (VR), artırılmış gerçeklik (AR) veya iki karma gerçekliğin (MR) bir kombinasyonunu kullanarak karmaşık hesaplamalardan geçmelidir. Başka bir deyişle, görüntüdeki her nesnenin hareketini, ortamın görüntü restorasyonunu ve yeniden yapılanmasını vb. Hesaplamak gerekir.
Bilgisayar görme sisteminin temel mimarisi
OpenCV birçok platformda yürütülebilir. Webduino'yu örnek olarak alın. Google Tensorflow.js'yi çalıştırdıktan sonra, donanım geliştiriciler AI hizmetlerini daha kolay geliştirmek için web sayfalarını kullanabilir. Bu bulut platformu, donanımı yazılıma, yazılımdan buluta, bulutu mobil cihazlara entegre eder ve OpenCV'nin çapraz platform yeteneklerini tam olarak gösterir!
Nesne renklerini yakalamak için OpenCV'yi bir kamerayla birleştirin. Belirli bir renk aralığı ayarladıktan sonra, OpenCV ayrıca sıcak noktaları tespit etmek, nesne renklerini çıkarmak ve hatta bu görüntü tanıma teknolojisini daha fazla uygulama için robotik kollarla birleştirmek için de kullanılabilir. Alan içerisinde. Ayrıca bu teknoloji, kamera merceği tarafından tespit edilen belirtilen nesneye gülümseyen bir yüz çizebilir ve ardından algılama teknolojisini ve doğruluğunu iyileştirmek için derin öğrenme için Google beyin ekibi tarafından geliştirilen Tensorflow.js'yi kullanabilir. Şu anda, Webduino bu program bilgilerini bir platforma entegre ediyor ve nesneler doğrudan tarayıcıda sınıflandırılabilir ve tespit edilebilir.
Webduino şematik
Diğer bir uygulama ise tarımdır. Sonsuz domates bahçesinde, meyvenin rengi ve boyutu her zaman eşit değildir.Petek tarımsal araştırma görüntüsünün tasarımı sayesinde, nesne tespiti için OpenCV ve YOLO kullanılır ve tespit edilen domates meyveleri otomatik hasat için çerçevelenir ve işaretlenir. Sistemdeki görsel denetim modülünün özü. Geliştiriciler programı denemeye ve tespit etmeye ve ayarlamaya devam ettikten sonra, bu nesne algılama sistemi tarama hızını artırabilir ve iş yükünü azaltabilir, böylece iş verimliliğini etkili bir şekilde artırabilir!
UGV domates hasat projesinde nesne tespiti
Plaka tanıma hakkında ne kadar bilginiz var?
Görüntü tanıma teknolojisi daha olgun hale geliyor ve uygulama alanları daha kapsamlı. Plaka tanıma sistemi alanında, kameraların kalitesindeki önemli artış nedeniyle, artık Savaşan Devletler dönemine plaka tanıma ve hatta görüntü tanıma girmiştir! Geleneksel 2D düzlem tanıma sistemi düşük tanıma ve yavaş analiz hızına sahipken, yeni geliştirilen 3D stereo tanıma sistemi, ekrandaki eğimli plaka numarası açıkça anlaşılsa bile hızlı bir tarama hızına sahiptir.
Daha yüksek verimlilik arayışında, tasarımcılar sistemin "birden fazla araç" tanımlama prosedürlerini aynı anda tespit etmesini sağlamaya devam ediyor. Şu anda, 3D stereo tanıma sistemi aynı anda birden fazla plakayı tanıyabiliyor ve fotoğrafların hatlara basarak çekildiği otoparklarda, okul topluluklarında çit algılama tanıma, hız ölçümü için yüksek pikselli çoklu araç algılama ve yan yol tanıma Araç plakası ve diğer alanlar. Gelecekte plaka tanıma teknolojisi Ultra HD kameralarla birleştirilirse, daha geniş bir yaşam alanına uygulanabilmesi için verimlilik ve kaliteye önem veren "dinamik, çok araçlı, çok şeritli" bir tanıma sistemine sahip olacak.
Tıbbi tedaviyle birlikte görüntü tanıma
Kırsal alanlardaki yaşlıların uyuşturucu alma ve tanımlama konusunda daha az aşina olduğu sorununu çözmek için bir ekip, bir AI otomatik ilaç verme sistemi-UTOPIL geliştirdi.Tasarım ekibi, yaşlılar tarafından en yaygın olarak alınan 15 ilaçla tanımlama deneyleri gerçekleştirdi ve tanımlama sonuçları doğruydu. % 99,1'e kadar!
Başlangıçta, tasarım ekibi ilacı döndürmek, çok açılı çekim yapmak ve ilaç görüntüsünü yakalamak için robotik bir kol kullandı. Bu yöntem deneyi hızlandırsa da, robotik kol sıklıkla hapları ezer ve hatta kontaminasyon riski vardır, bu nedenle tanımlama için "hapların vakumla emilmesi" yöntemi kullanılır, bu şekilde ilacın şekli ve boyutu sınırlanmayacaktır. İlaç tanımlama sonuçları bir veri tabanı olarak oluşturularak, ilaçların alınması ve doğru ilaçların zamanında alınması amacına ulaşmak için yaşlıların ihtiyacına göre almaları için ilaçlar düzenli olarak dağıtılır.
Böylesi sistematik bir ilaç tanımlama teknolojisinin, ebeveynlere ilaç alma konusunda yardımcı olmanın yanı sıra, gelecekte eczanelerin ilaçları hızlı bir şekilde dağıtmalarına yardımcı olması veya kasabadaki halka açık yerlerde düzenli ilaç hizmetleri sunması, böylece görüntü tanımlama teknolojisinin faydaları ve faydaları en üst düzeye çıkarması bekleniyor Daha fazla kalabalık.
özet
Çevremdeki iPhone X üzerindeki yüz tanıma sisteminden her yerde bulunan plaka tanımaya kadar, görüntü tanıma teknolojisi günlük hayatımıza entegre edildi. Farklı senaryolarda uygulanabilmesi için, görüntü tanımanın teknik odağı da farklıdır.Özel algoritmaları veya diğer donanım yardımlarını birleştirerek, insan yaşamını iyileştirmeye ve yaşam kalitesini büyük ölçüde iyileştirmeye yardımcı olmak için farklı alanlarda hızla uygulanabilir. . Gelecekte görüntü tanıma uygulamasının daha geniş olacağına, böylece tanıma algoritmasının daha rafine olacağına ve görüntü tanıma teknolojisinin geliştirileceğine inanılmaktadır.
Eser sahibi: Xuxiao Ru
Kaynak: Yixin Microbit Programlama
Not: Danışman Xiaoke'nin WeChat EPlogo2018 numarasını ekleyin ve logo tasarımı, şirket adı, mali ve vergi yönetimi, ticari marka tescili, patent başvurusu vb. Konularındaki profesyonel bilginizi yanıtlamak için çevrimiçi olarak "Business Boss Exchange Group" girin. 30 saniyede bir marka LOGO oluşturun, bağlantı deneyimini canlandırın:
