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标签 > 图像识别
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。
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如何通过DLP FPGA实现低延时高性能的深度学习处理器设计呢？
图像识别和分析对于产品创新至关重要，但需要高工作负载，对服务质量要求严格。解决方案如GPU无法满足低延迟和高性能要求。DLP FPGA是一种可行的选择，...
在以往的机器视觉领域通常是指2D的视觉系统即通过摄像头拍到一个平面的照片然后通过图像分析或比对来识别物体，从而应用缺陷、瑕疵，位置、OCR，条形码等。
基于激光雷达的体积监测解决方案生成散装材料库存的数据，这些数据在以前使用替代方法难以收集。这些解决方案将实时数据自动集成到库存管理系统中，有助于提高农业...
使用Python卷积神经网络(CNN)进行图像识别的基本步骤
Python 卷积神经网络（CNN）在图像识别领域具有广泛的应用。通过使用卷积神经网络，我们可以让计算机从图像中学习特征，从而实现对图像的分类、识别和分...
2023-11-20 标签：图像识别pythontensorflow 6714 0
自动驾驶中的视觉感知是车辆在不同交通条件下安全、可持续地行驶的关键部分。然而，在大雨和雾霾等恶劣天气下，视觉感知性能受到多种降级效应的极大影响。
基于图像识别技术，使用无人机机载图像识别设备识别地面目标降落点，获得目标降落点与无人机的相对位置。下面主要介绍的是无人机上的图像识别视觉精准降落技术。
无人机飞控算法的基础是飞行动力学和控制理论。飞行动力学研究飞机在空气中的运动规律，包括姿态控制、稳定性和操纵性等方面。控制理论研究如何设计控制器来实现期...
在机器视觉领域，图像识别是指软件识别人物、场景、物体、动作和图像写入的能力。为了实现图像识别，计算机可以结合人工智能软件和摄像机使用机器视觉技术。
来源： 易百纳技术社区， 作者： 稗子酿的酒 人工智能技术在图像识别领域取得了显著进展，其中基于深度学习的图像分类方法在猫狗图像识别中表现出色。本文将介...
人脸识别技术是一种用于识别和验证人脸身份的技术。它使用计算机算法和数学模型识别人脸的不同特征和模式，以区分不同的人脸，从而实现身份识别和验证的过程。
物体检测和图像分类不一样，检测侧重于物体的搜索，而且物体检测的目标必须要有固定的形状和轮廓。图像分类可以是任意的目标，这个目标可能是物体，也可能是一些属...
机器学习技术已经被应用于图像识别、自然语言处理、语音识别和推荐系统等领域，取得了很大的成功。计算机视觉技术已经可以实现人脸识别、物体识别和行为识别等功能...
UWB高精度定位 UWB定位技术可提供厘米级的定位精度，其原理是通过计算信号从发射到接收的时间，得出终端和信号发射源的直线距离，再通过获取多个发射源和终...
一、机器学习基础概念 关于数据 机器学习就是喂入算法和数据，让算法从数据中寻找一种相应的关系。 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，...
现有的工作主要是利用中小规模的图像数据集进行食品图像识别，如ETH Food-101[5]、Vireo Food-172[6]和ISIA Food- 5...
0.5μm光学尺定位，高精度，高效率。可适用于测量软板、硬板、HDI、陶瓷板、玻璃、金属、模切胶片等各种材料的检测。
人工智能视觉芯片是一种可以同时获取图像、处理图像的半导体芯片，这种芯片可以将获取的图像数据进行并行处理，最终输出处理结果。
NGC 飞桨容器针对 NVIDIA GPU 加速进行了优化，并包含一组经过验证的库，可启用和优化 NVIDIA GPU 性能。此容器还可能包含对 Pad...
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