Ваш браузер устарел. Он имеет уязвимости в безопасности и может не показывать все возможности на этом и других сайтах. Узнайте, как обновить Ваш браузер .

OK
Начните настройку системы машинного зрения
Язык: русский
Menu

Системы машинного зрения для глубокого обучения

Глубокое обучение получает быстрое распространение в сфере компьютерного зрения. Преимущества искусственных нейронных сетей (ИНС) проявляются в двух аспектах. ИНС обладают потенциалом для более точного и надежного решения задач в таких областях, как автоматизация производства, робототехника и розничная торговля. В то же время ИНС предлагают возможности для решения таких задач на основе изображений, которые в прошлом казались невозможными, таких как обнаружение патологий в микроскопии или комплексная классификация характеристик поверхности.

Сравнение классической обработки изображений глубокого и обучения

Обработка изображений с глубоким обучением

First image
Second image

Классическая обработка изображений

Классическая обработка изображений

Возможные примеры применения:

  • Распознавание простых объектов и структур
  • Исправление и преобразование координат
  • Анализ положения, расстояния, размеров
  • Предварительная переработка изображений
  • Считывание кодов

Преимущества:

  • Быстрая и простая архитектура
  • Сложные, прослеживаемые алгоритмы

Обработка изображений с глубоким обучением

Возможные примеры применения:

  • Распознавание объектов различной формы и размеров
  • Классификация сложных объектов и структур
  • Распознавание объектов на различном фоне
  • Распознавание объектов в различных условиях освещения
  • Распознавание текста

Преимущества:

  • Надежная архитектура
  • Высокая производительность для распознавания сложных объектов
Системы на базе фреймграббера с FPGA для глубокого обучения: высокая скорость логических выводов и максимальная надежность

Системы на базе фреймграббера с FPGA для глубокого обучения: высокая скорость логических выводов и максимальная надежность

Лучшая производительность, высокая скорость логических выводов (количество выводов в секунду), максимальная надежность — если для решения ваших задач критичным требованием является пропускная способность, система машинного зрения на базе фреймграббера для глубокого обучения подходит именно вам. С фреймграббером microEnable 5 marathon deepVCL от Silicon Software в комбинации с программным обеспечением VisualApplets для программирования FPGA вы сможете развернуть ИНС на FPGA всего за несколько шагов!

Подробнее о системах на базе фреймграббера с FPGA для глубокого обучения

Системы на базе ПК для глубокого обучения: быстрый вывод на рынок и минимальные затраты на интеграцию

Самые низкие затраты на интеграцию и быстрый вывод на рынок: системы на базе ПК чрезвычайно просто тестировать. Предлагаем наши аппаратные и программные компоненты с технологией Plug-and-Play для проектирования системы машинного зрения для глубокого обучения. Наш широкий ассортимент камер ace и пакет программного обеспечения для камер pylon помогут быстро развернуть ИНС без лишних затрат времени на интеграцию.

Подробнее о системах на базе ПК для глубокого обучения

Системы на базе ПК для глубокого обучения: быстрый вывод на рынок и минимальные затраты на интеграцию
Встраиваемые технологии машинного зрения как самые компактные и экономичные решения для глубокого обучения

Встраиваемые технологии машинного зрения как самые компактные и экономичные решения для глубокого обучения

Самые компактные и экономичные системы машинного зрения разрабатываются на базе встраиваемых технологий. Бескорпусные камеры в сочетании со встраиваемыми процессорами гарантируют самые низкие удельные затраты. Интеллектуальные периферийные устройства обеспечивают быстрое выполнение, малую задержку и повышенный уровень конфиденциальности и безопасности. От видеомодулей до исследований обоснованности концепции и готовых решений — мы поможем разработать встраиваемую систему машинного зрения для глубокого обучения.

Подробнее о встраиваемых системах машинного зрения для глубокого обучения

Хотите узнать больше о глубоком обучении?

Ознакомьтесь с нашей базой знаний. Технические документы предлагают экспертные знания, в аналитических обзорах мы представляем различную продукцию для глубокого обучения, в практических примерах и историях успеха описаны как возможные, так и реальные примеры применения продукции, а в разделе Vision Campus изложены базовые знания для первого знакомства с темой глубокого обучения.

Нейронные сети — будущее машинного зрения?

Нейронные сети — будущее машинного зрения?

Как отделить яблоки от груш? До настоящего времени критерии дифференциации определяли разработчики. Нейронные сети определяют критерии самостоятельно. Узнайте, что необходимо для точного применения обученными нейронными сетями накопленной информации.

Читать технический документ
Искусственный интеллект в сфере обработки изображений

Искусственный интеллект в сфере обработки изображений

Благодаря развитию искусственного интеллекта (ИИ) с технологией глубокого обучения в сфере промышленной обработки изображений открылось множество новых возможностей. Узнайте о преимуществах и недостатках этого метода по сравнению с традиционными.

Читать технический документ
Системы с камерами для глубокого обучения

Системы с камерами для глубокого обучения

Алгоритмы глубокого обучения открывают возможности для разработки все новых и новых систем, призванных решать задачи, ранее считавшиеся неразрешимыми для машин. Узнайте о применении систем машинного зрения для создания моделей глубокого обучения в медицине и медико-биологических науках.

Читать технический документ
Роль нейронных сетей в обработке изображений

Роль нейронных сетей в обработке изображений

Глубокое обучение все чаще используется для решения задач, где ранее применялись традиционные методы обработки изображений на основе алгоритмов, поскольку этот подход дает лучшие результаты обработки изображений во многих областях. Особенно хорошо с некоторыми задачами справляются глубокие нейронные сети, такие как СНС (сверточные нейронные сети).

Читать аналитический обзор
Нейронные сети на базе FPGA в промышленных системах

Нейронные сети на базе FPGA в промышленных системах

Нейронные сети, такие как СНС (сверточные нейронные сети) на на базе программируемых вентильных матриц (FPGA) все чаще используются для решения традиционных задач обработки изображений в промышленной среде. В случаях, когда с задачей может справиться исключительно нейронная сеть с глубоким обучением или когда с ее помощью задачу можно решить проще и эффективнее (например, если отражающие поверхности создают помехи), то традиционные методы обработки изображений отходят на задний план.

Читать аналитический обзор
Глубокое обучение систем машинного зрения благодаря СНС

Глубокое обучение систем машинного зрения благодаря СНС

Для решения множества задач в сфере машинного зрения достаточно небольшой нейронной сети. Для сверточных нейронных сетей целесообразно использовать процессоры, такие как программируемые вентильные матрицы (FPGA). Это открывает широкий спектр возможностей, которые выходят далеко за пределы простых задач классификации объектов, а также позволяют использовать все преимущества нейронных сетей во встраиваемых системах машинного зрения.

Читать аналитический обзор
Автоматизация мышления: возможности и риски

Автоматизация мышления: возможности и риски

По всему миру инвестируются миллиарды долларов в применение искусственного интеллекта (ИИ) в самых различных социальных сферах. В то же время принимаются законы, стандарты и этические нормы, чтобы обеспечить разумное использование этой технологии, а также чтобы подчеркнуть ее преимущества для общества.

Читать аналитический обзор
Умный кассовый терминал с искусственным интеллектом и камерами Basler для розничной торговли

Умный кассовый терминал с искусственным интеллектом и камерами Basler для розничной торговли

Компания Basler разработала автоматизированный кассовый терминал на основе встраиваемых технологий и искусственного интеллекта (ИИ). Он быстро распознает и классифицирует товары в корзине и отображает их стоимость.

Читать практический пример

Классификация бактерий на основе ИИ с помощью встраиваемой системы машинного зрения

Встраиваемые технологии получают все более широкое распространение в диагностике и аналитике. Они предлагают такие преимущества, как высокая производительность, компактный форм-фактор и невысокая стоимость. При объединении с искусственной нейронной сетью (ИНС), например, открываются возможности для классификации бактерий буквально за доли секунды.
Смотреть видео с практическим примером

3D-технологии машинного зрения и методы глубокого обучения для автоматического распознавания фруктов

3D-технологии машинного зрения и методы глубокого обучения для автоматического распознавания фруктов

Basler и Data Spree разработали высокоточное и надежное решение для сортировки фруктов в реальном времени. Система машинного зрения основана на времяпролетной камере Basler blaze и платформе глубокого обучения от Data Spree.

Читать практический пример
Глубокое обучение в действии: Видеосенсор «на периферии» с Amazon Web Services

Глубокое обучение в действии: Видеосенсор «на периферии» с Amazon Web Services

Перед вами стоит задача разработать встраиваемый видеосенсор для обнаружения и классификации объектов? Basler разработала сверточную нейронную сеть (СНС) с технологиями глубокого обучения и возможностью работы на встраиваемой платформе.

Читать практический пример
Видеомодуль Basler dart в смарт-системе на базе камеры

Видеомодуль Basler dart в смарт-системе на базе камеры

Компания Wahtari разработала систему SmartCam — решение на базе камеры со встроенными функциями обработки изображения и интегрированным ускорителем для искусственного интеллекта (ИИ). Частью этой смарт-системы является высокопроизводительная модульная камера Basler dart, которая отличается самой компактной в настоящее время конструкцией для выбранного разрешения и частоты кадров.

Читать историю успеха
Что такое глубокое обучение?

Что такое глубокое обучение?

Такие термины, как машинное обучение, глубокое обучение или искусственный интеллект (ИИ), все чаще используются в повседневной жизни. Что именно они означают, как все это работает и каковы области применения этих инноваций?

Читать статью в Vision Campus

Как обучаются машины?

Как научить машину обучаться самостоятельно? Как машина приобретает «интеллект» с помощью нейронных сетей и для каких целей можно применять такой искусственный интеллект?
Смотреть видео в Vision Campusen

Нужна помощь?

Нужна помощь в выборе подходящего аппаратного обеспечения для глубокого обучения?

Свяжитесь с нами!