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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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带式输送皮带机作为散料输送的工具，具有安全、可靠适应性强等特点，在电力行业应用最为普遍。输煤皮带作为带式输送皮带机的重要零部件，其使用成本占整个输煤系统...
响应增强型防区外对地攻击导弹（SLAM-ER）配备了红外成像导引头，可在自主攻击模式下使用，或通过人在环控制使用数据链吊舱，将其连接到发射飞机或视距内的...
纺织业在是中国最大的日常使用及消耗相关的产业之一，且劳动工人多，生产量和对外出口量很大，纺织业的发展影响着中国经济、社会就业问题。而织物产品的质量直接影...
随着各大电商的快速发展,我国快递行业的整体规模迅速壮大,包裹数量逐年增多,快递的错派、丢件等问题也日渐凸显,传统人工分拣已经无法适应当前的分拣需求,亟需...
我们的下一个任务是使用先前标记的图像来训练神经网络，以对新的测试图像进行分类。因此，我们将使用nn模块来构建我们的神经网络。
AIGC是人工智能通用计算平台（Artificial Intelligence General Computing）的缩写，它是一种集成了人工智能技术与...
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
人工智能作为人类智慧的辅助和延伸,突破了人类认知效率低、考虑因素有限等生理限制。目前,人工智能技术在自然语言处理、图像识别、无人驾驶、医学诊断、军事智能...
汽车制造质量原先主要依靠三坐标测量完成，效率低、时间长、数据量严重不足， 且只能离线测量。机器视觉引入非接触测量技术，逐步发展成固定式在线测量站 与机器...
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 1795 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。
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