Datorsynstjänster och -lösningar

Intelligenta maskiner bör kunna tolka den visuella världen kontextuellt, just för att förstå och se saker bättre. Computer Vision är en sådan gren eller snarare teknisk expertis som syftar till att utveckla inlärnings- och träningsmodeller för maskiner för att göra dem mer mottagliga för bilder och videor, och därigenom förbättra maskinernas identifiering och dechiffrering.

Datorsyn, som en fristående teknik, tar hänsyn till flera aspekter av visuell autonomi. Tillvägagångssättet liknar att efterlikna den mänskliga hjärnan och dess uppfattning av visuella enheter. Modus operandi innefattar utbildning av modeller för förbättrad bildklassificering, objektidentifiering, verifiering och upptäckt, landmärkesdetektering, objektigenkänning och slutligen objektsegmentering.

Några av de framstående exemplen på datorsyn inkluderar inkräktaravkänningssystem, skärmläsare, inställningar för avkänning av defekter, metrologi-identifierare och självkörande bilar installerade med flerkamerainställningar, LiDAR-enheter och andra resurser.

Bildannotering är en form av ett övervakat inlärningsverktyg i Computer Vision, som syftar till att träna AI -modeller för att bättre känna igen, identifiera och förstå bilder. Även kallad datamärkning, bildannotering i stora volymer tränar modeller i stor utsträckning, vilket ökar deras förmåga att dra slutsatser och fatta beslut i framtiden.

Bildannotering i Computer Vision syftar till att klassificera olika bilder via relevanta verktyg för att exakt lägga till användbara metadata till de bildcentrerade datamängderna. I enklare termer markerar bildannotering en stor volym bilder via text eller andra markörer för bättre förståelse hos maskinerna, och därmed utbildas dem bättre för klassificering och detektering.