Computer vision to dziedzina sztucznej inteligencji wykorzystująca cyfrowe obrazy i głębokie uczenie, aby umożliwić maszynom interpretację i zrozumienie świata wizualnego w celu automatyzacji różnych dziedzin.
Jak to robimy?
Wizja komputerowa jest dziedziną sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom interpretację i zrozumienie świata wizualnego. Wykorzystuje cyfrowe obrazy z kamer, wideo oraz modele głębokiego uczenia do identyfikacji i klasyfikacji obiektów. Ta technologia pozwala na dokładne automatyzowanie zadań, które wymagają percepcji wizualnej, co jest niezwykle istotne w dziedzinach takich jak autonomizacja jazdy, obrazowanie medyczne czy automatyzacja przemysłowa.
Opracowaliśmy wewnętrzne metody i procesy, które pozwalają nam szybko przetwarzać dane i prototypować różne modele. Konfigurujemy je, trenujemy w klasyfikacji obiektów i rozpoznawaniu wzorców, a następnie sprawdzamy ich precyzję i efektywność. Ten proces pozwala nam szybko tworzyć prototypowe rozwiązania, które mogą być dalej rozwijane i integrowane w większe systemy w późniejszych etapach.
Opracowaliśmy wewnętrzne metody i procesy, które pozwalają nam szybko przetwarzać dane i prototypować różne modele. Konfigurujemy je, trenujemy w klasyfikacji obiektów i rozpoznawaniu wzorców, a następnie sprawdzamy ich precyzję i efektywność. Ten proces pozwala nam szybko tworzyć prototypowe rozwiązania, które mogą być dalej rozwijane i integrowane w większe systemy w późniejszych etapach.
Proces
01
Analiza wymagań: Zrozumienie potrzeb klienta. Identyfikacja rodzaju obiektów lub wzorców, które system powinien być w stanie rozpoznawać, oraz wymaganego poziomu dokładności.
02
Zbieranie danych: Gromadzenie dużej ilości danych obrazowych lub wideo, istotnych dla zadania. Te dane mogą wymagać oznaczenia, zarówno manualnego, jak i za pomocą automatycznych metod.
03
Przetwarzanie wstępne: Oczyszczanie i standaryzacja danych, aby były odpowiednie do szkolenia modelu.
04
Wybór i szkolenie modelu: Wybór odpowiedniego modelu uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego na podstawie zadania. Szkolenie modelu na przetworzonych danych, dostrojenie parametrów modelu w celu zoptymalizowania jego wydajności.
05
Walidacja i testowanie: Walidacja modelu przy użyciu oddzielnego podzbioru danych w celu sprawdzenia jego wydajności. Testowanie modelu w warunkach jak najbardziej zbliżonych do finalnego zastosowania.
06
Wdrożenie: Integracja systemu wizji komputerowej w istniejącą infrastrukturę informatyczną klienta. Może to obejmować wdrożenie modelu na serwerze, urządzeniu krawędziowym lub platformie opartej na chmurze.
07
Monitorowanie i konserwacja: Ciągłe monitorowanie wydajności systemu w rzeczywistych warunkach. Regularna konserwacja może obejmować ponowne szkolenie modelu na nowych danych, dostosowywanie parametrów lub aktualizację oprogramowania w razie potrzeby.
08
Opinie i iteracja: Zbieranie opinii od klienta i użytkowników końcowych. Wykorzystanie tych opinii do iteracyjnego doskonalenia systemu, poprawy dokładności i niezawodności.
Case study
Crossing Guard
Crossing Guard to rozwiązanie AI dla przejazdów kolejowych, które skutecznie monitoruje ruch i zwiększa bezpieczeństwo.
SpaceOS
SpaceOS to system rzeczywistości mieszanej, zaprojektowany dla naszego szwedzkiego partnera. SpaceOS umożliwia interakcję z interfejsami i obiektami za pomocą gestów rąk.
Powiązane blogi
xBerry Talks – New Opportunities in the Virtual World – VR in Business with Badal Dixit and Cobalt Cox
Planujesz nowy projekt?
Porozmawiajmy
Pawa autorskie © 2024 zastrzeżone.