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
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
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,则基于图像采集卡的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
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的嵌入式视觉系统。
详细了解用于深度学习的嵌入式视觉系统