計算機視覺

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計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學,是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺,并進一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學,是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺,并進一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。收起

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    4月23日,兩年一度的上海國際車展盛大啟幕,專注于打造輔助駕駛應(yīng)用的人工智能科技公司Nullmax完成首次亮相,以"普適價值"為核心理念,展出全棧自研的 MaxDrive 輔助駕駛解決方案,包括從SAE L2主動安全功能到采用端到端技術(shù)架構(gòu)的城區(qū)輔助駕駛系統(tǒng),滿足不同車型及市場的多樣化需求。   Nullmax展臺   平臺技術(shù)驅(qū)動,滿足多元需求 Nullmax 依托獨有的平臺化技術(shù)架構(gòu),實現(xiàn)了
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    全球功率系統(tǒng)、汽車和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的半導(dǎo)體領(lǐng)導(dǎo)者英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼: IFNNY)在DEEPCRAFT? Studio中增加了對計算機視覺的支持,擴大了當前對音頻、雷達和其他時間序列信號數(shù)據(jù)的支持范圍。在增加這項支持后,該平臺將能夠用于開發(fā)低功耗、低內(nèi)存的邊緣AI視覺模型。這將給諸多應(yīng)用領(lǐng)域的機器學習開發(fā)人員帶來極大的便利,例如工廠可以借此實現(xiàn)對零件的實時視覺檢
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  • Arm KleidiCV 實現(xiàn)與 OpenCV 集成,加速移動端計算機視覺工作負載
    生成式及多模態(tài)人工智能 (AI) 工作負載的廣泛增長,推動了對計算機視覺 (CV) 技術(shù)日益高漲的需求。此類技術(shù)能夠解釋并分析源自現(xiàn)實世界的視覺信息,并可應(yīng)用于人臉識別、照片分類、濾鏡處理及增強現(xiàn)實等多種應(yīng)用中。然而,這些計算機視覺應(yīng)用可能很難實現(xiàn)最優(yōu)化的延遲性能和處理速度,特別是在內(nèi)存大小、電池容量和處理能力有限的移動設(shè)備上難度更高。 而 Arm KleidiCV 便能在其中大顯身手。該開源庫利
  • 自動駕駛中視覺感知ISP調(diào)參綜述及實證分析
    本文探討了利用計算機視覺性能指標作為成本度量來自動調(diào)整 ISP 參數(shù)的優(yōu)點,從而避開了明確界定計算機視覺中 “圖像質(zhì)量” 含義的必要。由于缺乏用于開展 ISP 調(diào)優(yōu)實驗的數(shù)據(jù)集,我們在視覺算法處理前應(yīng)用了諸如銳化之類的代理算法。
  • 斑馬技術(shù)Zebra Aurora?機器視覺軟件系列引入全新深度學習工具
    致力于助力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)、資產(chǎn)和人員智能互聯(lián)的先進數(shù)字解決方案提供商,斑馬技術(shù)公司(納斯達克股票代碼:ZBRA)今日宣布將引入一系列先進的AI功能,以強化Zebra Aurora?機器視覺軟件平臺,針對復(fù)雜視覺檢測用例提供深度學習功能。 斑馬技術(shù)2024年《全球制造愿景研究報告》顯示,全球61%的受訪制造商領(lǐng)導(dǎo)者預(yù)見到2029年AI將成為促進增長的主要動力。斑馬技術(shù)的《汽車產(chǎn)業(yè)人工智能機器視覺基準報
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  • 定檔!AGIC 2025深圳(國際)通用人工智能大會暨通用人工智能產(chǎn)業(yè)博覽會啟動全球招展
    隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能(AI)已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面,從智能家居、自動駕駛到醫(yī)療健康、金融服務(wù),AI正以其獨特的方式改變著世界。為貫徹落實國家關(guān)于推動人工智能創(chuàng)新發(fā)展的決策部署,深入探討人工智能的最新進展、應(yīng)用前景以及面臨的挑戰(zhàn),推動人工智能的全球化發(fā)展,由深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會主辦,深圳市物聯(lián)傳媒有限公司、深圳鵬城會展傳媒有限公司執(zhí)行承辦的《2025深圳(國際)通用人工智能大會暨深圳
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  • 高效回顧深度學習DL、CV、NLP
    深度學習(deep learning)是機器學習的一個分支,是伴隨著大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)的崛起而快速發(fā)展起來的,并在計算機視覺、語言等感知領(lǐng)域迅速取得成功。DL源于對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,起源算法是感知機(perceptron)。深度學習網(wǎng)絡(luò)通過神經(jīng)元從輸入數(shù)據(jù)中提取特征,并通過組合低層特征形成更加抽象的高層特征(表示),以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征,從而達到人們對數(shù)據(jù)進行分類、回歸的目的。
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  • 圖像配準
    圖像配準是一種計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù),用于將多幅圖像或不同視角下的同一場景進行對齊和匹配。通過圖像配準,可以實現(xiàn)圖像拼接、目標跟蹤、三維重建等應(yīng)用。在醫(yī)學影像、地理信息系統(tǒng)、遙感影像等領(lǐng)域,圖像配準發(fā)揮著重要作用,為數(shù)據(jù)分析和信息提取提供了基礎(chǔ)。
  • 計算機視覺
    計算機視覺是一門涉及計算機科學和人工智能領(lǐng)域的交叉學科,旨在使計算機系統(tǒng)能夠理解、分析和處理圖像或視頻數(shù)據(jù)。通過模仿人類視覺系統(tǒng)的方式,計算機視覺致力于實現(xiàn)對視覺信息的高級理解和應(yīng)用,為人們帶來諸多便利和創(chuàng)新。
  • 機器視覺與計算機視覺的區(qū)別
    在現(xiàn)代科技領(lǐng)域中,機器視覺和計算機視覺是兩個重要的概念,它們都與圖像處理、模式識別等領(lǐng)域密切相關(guān)。盡管二者經(jīng)常被混淆使用,但實際上它們有著一些關(guān)鍵的區(qū)別。

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