Apakah penglihatan komputer dalam kecerdasan buatan

Kecerdasan buatan (AI) muncul dengan pembangunan "agen pintar yang dahagakan pengetahuan". Ia adalah sumber yang mengenal pasti keperluan untuk pelbagai tindakan dan bertindak sewajarnya untuk mencapai hasil yang optimum. Kecerdasan buatan juga merujuk kepada mesin yang boleh mensimulasikan pembelajaran dan analisis manusia serta digunakan untuk menyelesaikan masalah

Apakah itu penglihatan komputer dalam kecerdasan buatan?

Penglihatan manusia telah mendapat manfaat daripada generasi pembelajaran cara membezakan objek yang berbeza, mengira jarak antara objek dan mengesan serta menyemak sama ada imej adalah tepat.

Membangunkan peranti digital yang boleh menangkap input imej atau video dengan cara yang sama seperti manusia adalah matlamat dalam bidang penglihatan komputer.

Computer Vision melatih komputer untuk melaksanakan tugas yang sama dengan lebih cekap daripada mata manusia, retina, saraf optik dan korteks mata, menggunakan algoritma, data dan kamera dan bukannya organ ini.

Aplikasi Kepintaran Buatan dalam Penglihatan Komputer

Pengecaman objek: Sejenis objek pengecaman teknologi penglihatan digunakan untuk mengenal pasti, mencari dan mengklasifikasikan imej atau benda digital di dunia nyata. Ia menggunakan kecerdasan buatan yang digunakan untuk menukar komputer menjadi pengesan objek yang boleh mengimbas imej dan video dunia sebenar. Ia memahami ciri-ciri sesuatu dan menentukan tujuannya, sama seperti individu.

Kualiti data latihan adalah penting untuk keberkesanan sistem pengecaman objek. Lebih banyak data bermakna model akan mengelaskan objek dengan lebih cepat berdasarkan ciri yang diketahui. Ciri-ciri imej mempengaruhi kemungkinan mengenal pasti objek dengan betul. Untuk menentukan label atau kategori objek dalam kecerdasan buatan, sistem mengira skor keyakinan. Untuk mendapatkan keputusan, pengiraan algoritma dalam pengecaman objek perlu difahami dengan teliti.

Pembahagian imej: Latih rangkaian saraf atau algoritma pembelajaran mesin untuk mencari objek tertentu berdasarkan piksel dalam imej untuk pembahagian imej. Untuk menentukan kehadiran objek, ia menganalisis setiap piksel objek secara bebas dan menyerlahkan tempat ia berada, bukannya melukis sempadan. Apabila objek sebahagiannya tersumbat atau tersembunyi, sistem tidak memberikan nilai kerana ia tidak dapat mengesan rakan bayang imej.

Sebagai contoh, jika terdapat imej kereta, algoritma akan menyerlahkan keseluruhan kereta dengan warna merah untuk menarik perhatian orang ramai, mengenal pasti ia sebagai kategori "kereta" dan memaparkan skor keyakinan ialah " 85%". Berdasarkan keputusan ini, algoritma 85% yakin bahawa objek dalam imej adalah kereta

PERTANIAN: Pertanian dan teknologi moden tidak selalunya seiring. Walau bagaimanapun, ladang di seluruh dunia menghapuskan kaedah dan alat yang lapuk secara berperingkat. Petani kini menggunakan visi komputer untuk meningkatkan perniagaan tani.

Syarikat agritech mengguna pakai teknologi canggih digabungkan dengan kecerdasan buatan untuk menumpukan pada penuaian dan penyemaian pertanian. Teknologi canggih seperti kawalan rumpai, penilaian kesihatan tumbuhan dan analisis cuaca boleh dilakukan menggunakan model AI. Visi komputer mempunyai banyak aplikasi semasa dan boleh diramal dalam pertanian, seperti pemantauan tanaman berasaskan dron, aplikasi racun perosak automatik, pemantauan hasil dan pengisihan dan pengelasan tanaman pintar, dsb.

Pengenalan muka: Walaupun digunakan terutamanya pada telefon pintar di peringkat peribadi, teknologi pengecaman muka adalah pemacu yang berpotensi untuk keselamatan awam. Fungsi penting pengecaman imej telah digunakan di banyak negara untuk mengenali wajah di tempat awam. Untuk mengesan wajah dengan ketepatan tertinggi, AI menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam untuk melatih apl untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Hasil yang disimpan kemudiannya diekstrak ke sistem bahagian belakang untuk analisis selanjutnya. Penggunaan teknologi ini amat membantu dalam mengenal pasti dan mengurangkan aktiviti yang berkaitan dengan jenayah, kecurian dan pecah masuk.

Pembuatan: Penglihatan komputer sering digunakan dalam sistem pemeriksaan kecerdasan buatan. Kaedah ini digunakan untuk meningkatkan produktiviti di gudang dan kemudahan R&D. Sebagai contoh, penglihatan komputer digunakan dalam sistem pemeriksaan untuk sistem penyelenggaraan ramalan. Untuk mengurangkan kegagalan produk dan kegagalan peralatan, alat ini sentiasa memeriksa persekitaran. Untuk membolehkan pekerja manusia mengambil tindakan selanjutnya, sistem memberitahu mereka tentang kemungkinan kerosakan atau produk yang rosak. Pekerja juga menggunakan penglihatan komputer untuk menyelesaikan tugas pembungkusan dan kawalan kualiti. Mengautomasikan proses intensif buruh seperti pengurusan produk dan pemasangan adalah satu lagi penggunaan penglihatan komputer. Barisan pengeluaran produk ketepatan seperti produk elektronik ialah bidang aplikasi produk kecerdasan buatan.

Kesimpulan

Visi komputer digunakan oleh banyak industri untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, mengurangkan perbelanjaan dan meningkatkan keselamatan. Apa yang menjadikan teknologi ini unik ialah cara unik ia memproses data. Sejumlah besar data yang kami hasilkan setiap hari digunakan untuk kelebihan kami kerana ia mengajar komputer untuk mengenali dan memahami objek. Visi komputer dalam bidang kecerdasan buatan menawarkan banyak peluang kepada pengguna dan perniagaan. Kereta pandu sendiri, diagnostik perubatan, pelabelan imej dan pembayaran tanpa tunai hanyalah beberapa daripada banyak kegunaan teknologi penglihatan komputer.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah penglihatan komputer dalam kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!