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进行深度学习的视觉系统

深度学习正在计算机视觉应用中迅速发展。人工神经网络(ANN)能提供双重益处。ANN具有的潜力可以提升工厂自动化、机器人或零售应用的精度和耐用度。同时,在基于图像的应用中,ANN还能解决过去无法解决的问题,如显微镜中的病理检测或在表面检测中对复杂模式进行分类。

深度学习与传统图像处理技术的比较

基于深度学习的图像处理技术

First image
Second image

传统图像处理技术

传统图像处理技术

可适用的应用:

  • 识别简单的形状和结构
  • 修正并协调转换
  • 测量位置、距离、尺寸
  • 图像预处理
  • 编码读取器

优点:

  • 设置快速轻松
  • 算法精妙,可跟踪溯源

基于深度学习的图像处理技术

可适用的应用:

  • 识别不同形状和大小的元素
  • 对复杂的元素和结构进行分类
  • 在不同的背景下进行识别
  • 在不同的光线条件下进行识别
  • 文本识别

优点:

  • 坚固耐用的设置
  • 在识别复杂的元素方面具有出色的性能表现
基于FPGA图像采集卡的深度学习系统:推理快速、性能可靠

基于FPGA图像采集卡的深度学习系统:推理快速、性能可靠

性价比出众、每秒的推理速度极快、性能可靠——如果您的应用需要高吞吐量,则基于图像采集卡深度学习视觉系统就是您的理想之选。借助Silicon Software的microEnable 5 marathon deepVCL,再配合FPGA配置软件 VisualApplet,让您只需单击几下,即可轻松在FPGA上部署您的ANN!

详细了解基于FPGA图像采集卡的深度学习系统

基于PC的深度学习系统:可快速推出市场,集成成本低

集成成本低,可快速推出市场:基于PC的系统还能采用简单方便的系统设计样品。通过我们的即插即用硬件和软件组件,即可构建基于PC的深度学习视觉系统。我们ace相机产品线选择丰富,再配合pylon相机软件套装,可大大简化集成难度,使部署ANN变得轻松简单。

详细了解基于PC的深度学习系统

基于PC的深度学习系统:可快速推出市场,集成成本低
嵌入式视觉技术助力实现精巧、极富成本效益的深度学习解决方案

嵌入式视觉技术助力实现精巧、极富成本效益的深度学习解决方案

借助嵌入式技术,您就可以设计出精巧、具有成本效益的视觉系统。通过结合板级相机和嵌入式处理单元,即可实现较低的单位成本。智能边缘设备可以提供快速的运行时间、低延迟、先进的隐私保护以及安全性。从相机模块、概念研究到即用型解决方案——您可以放心把工作交给我们,让我们为您设计用于深度学习嵌入式视觉系统。

详细了解用于深度学习的嵌入式视觉系统

您想了解更多有关深度学习的信息吗?

欢迎浏览我们的知识库,并阅读我们有关深度学习主题的白皮书,您也可以在我们的Vision Campus观看深度学习教学视频,还可以了解精彩实用的应用示例!

利用神经网络攻克图像处理难题

利用神经网络攻克图像处理难题

在图像处理应用中,越来越多的任务中所用的传统算法已经被深度学习所取代,因为它在许多应用中能够带来更好的图像处理效果。卷积神经网络(CNN)等深度神经网络技术尤其适用于某些类型的应用。

阅读《产品洞悉》
工业领域中的FPGA神经网络

工业领域中的FPGA神经网络

FPGA上的神经网络(例如CNN)在工业领域的图像处理任务中取代了传统的方式。如果深度学习技术能够更具针对性、更轻松或更出色地解决相关问题,那么它就可以取代传统的图像处理方法,尤其是在那些存在反射表面等干扰因素的应用中。

阅读《产品洞悉》
借助CNN技术让深度视觉(Deep Vision)成为现实

借助CNN技术让深度视觉(Deep Vision)成为现实

小型神经网络已足以满足许多视觉应用的需求。因此,FPGA等处理器也可以使用卷积神经网络 (CNN)。如此一来,这就催生了大量分类任务范畴以外的一系列应用,可以在嵌入式视觉系统中使用神经网络技术。

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自动化思维 - 机遇与风险

自动化思维 - 机遇与风险

全世界正在投入数十亿美元的资金,在各种社会领域中使用人工智能(AI)。与此同时,有关方面也在正在制定相关法律、标准和道德准则,以确保合理使用这项技术,重点促进它为社会发挥益处。

阅读《产品洞悉》
适用于零售领域的智能支付终端采用AI软件和Basler相机

适用于零售领域的智能支付终端采用AI软件和Basler相机

Basler开发了一款由嵌入式技术和人工智能(AI)软件组成的自动化零售支付终端。这个终端能够迅速对购物车中的产品进行识别和分类,并显示价格。

阅读经典用例

使用嵌入式视觉系统进行基于AI的细菌分类

嵌入式技术在诊断和分析领域中的普及速度不断加快。它们功能强大、节省空间且价格亲民。通过加入人工神经网络(ANN)技术,就可以瞬间完成细菌分类任务。
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结合3D视觉技术与深度学习软件来实现自动水果识别

结合3D视觉技术与深度学习软件来实现自动水果识别

Basler和Data Spree已开发出了精度高、功能强大的实时解决方案来进行水果分拣。该视觉系统是基于Basler blaze ToF (Time-of-Flight)相机和Data Spree的深度学习平台。

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深度学习技术的实际应用:借助Amazon Web Services进行“边缘计算”的视觉芯片

深度学习技术的实际应用:借助Amazon Web Services进行“边缘计算”的视觉芯片

您是否想开发一款嵌入式视觉芯片,使之能够探测并区分物体?Basler已经打造了一款采用深度学习框架的卷积神经网络(CNN),并将它运用到嵌入式设备中。

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什么是深度学习?

什么是深度学习?

在日常生活中,有越来越多的领域开始使用“机器学习”、“深度学习”或“人工智能(AI)”等术语。这些术语到底是什么意思?它们的工作原理是什么?各自适用于哪些应用领域?

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机器如何学习?

您如何教会机器自主学习?一台机器如何借助神经网络来变成“智能”机器?我们可以利用这种人工智能(AI)技术来做什么?
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