除了語義分割之外，實(shí)例分割將不同類型的實(shí)例進(jìn)行分類，比如用5種不同顏色來標(biāo)記5輛汽車。分類任務(wù)通常來說就是識(shí)別出包含單個(gè)對(duì)象的圖像是什么，但在分割實(shí)例時(shí)，我們需要執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。我們會(huì)看到多個(gè)重疊物體和不同背景的復(fù)雜景象，我們不僅需要將這些不同的對(duì)象進(jìn)行分類，而且還要確定對(duì)象的邊界、差異和彼此之間的關(guān)系！到目前為止，我們已經(jīng)看到了如何以多種有趣的方式使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征，通過邊界框有效定位圖像中的不同對(duì)象。我們可以將這種技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展。應(yīng)用領(lǐng)域廣的圖像處理板——成都慧視。貴州軌跡圖像識(shí)別模塊

圖像主體檢測，檢測圖片中的主體，支持單主體檢測、多主體檢測?？勺R(shí)別出圖片中主體的位置和標(biāo)簽，方便裁剪出對(duì)應(yīng)主體的區(qū)域，用于后續(xù)圖像處理、海量圖片分類打標(biāo)等場景。動(dòng)物識(shí)別，識(shí)別近八千種動(dòng)物，接口返回動(dòng)物名稱，并可獲取識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的百科信息；還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺(tái)，定制識(shí)別分類標(biāo)簽。適用于拍照識(shí)圖、幼教科普、圖像內(nèi)容分析等場景。植物識(shí)別，可識(shí)別超過2萬種常見植物和近8千種花卉，接口返回植物的名稱，并支持獲取識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的百科信息；還可使用EasyDL定制訓(xùn)練平臺(tái)，定制識(shí)別植物種類。適用于拍照識(shí)圖、幼教科普、圖像內(nèi)容分析等場景。品牌logo識(shí)別，識(shí)別超過2萬類商品logo，支持創(chuàng)建自定義品牌logo圖庫，可準(zhǔn)確識(shí)別圖片中品牌logo的名稱，適用于需要快速獲取品牌信息的業(yè)務(wù)場景。河北圖像識(shí)別模塊專業(yè)團(tuán)隊(duì)智能圖像處理方案提供商—慧視光電。

實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)追蹤，現(xiàn)在對(duì)電視體育賽事中冰球運(yùn)動(dòng)進(jìn)行追蹤十分普遍，除此以外，計(jì)算機(jī)視覺還可以應(yīng)用于策略分析，運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)和評(píng)分上，同時(shí)也可以追蹤賽事上品牌贊助商的能見度。農(nóng)業(yè)，在2019年國際消費(fèi)電子展上，JohnDeere展示了一種半自動(dòng)聯(lián)合收割機(jī)，它使用人工智能和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來分析收獲時(shí)谷物的質(zhì)量，同時(shí)還可以找到收割谷物時(shí)的比較好路線。這一技術(shù)還可以用于識(shí)別雜草——除草劑可以直接噴灑在雜草上，谷物不會(huì)受到影響，預(yù)計(jì)除草劑的用量也可以減少九成。

?在如今額社會(huì)當(dāng)中，圖像識(shí)別已成為主流，每天都有成千上萬的公司和數(shù)百萬消費(fèi)者使用這項(xiàng)技術(shù)。圖像識(shí)別由深度學(xué)習(xí)提供，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的卷積??子午線網(wǎng)絡(luò)（CNN），可以模擬視覺層如何分解和分析圖像數(shù)據(jù)。CNN和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別是深度計(jì)算機(jī)視覺??作為學(xué)習(xí)的組成部分，它具有許多應(yīng)用場景，包括電子商務(wù)、游戲、汽車、制造和教育等。??圖像識(shí)別對(duì)于動(dòng)物和動(dòng)物來說非常重要，但對(duì)于計(jì)算機(jī)來說卻是一項(xiàng)極其困難的任務(wù)。在過去的二十年中，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)，??并開發(fā)了可以挑戰(zhàn)的工具和技術(shù)。?運(yùn)用于監(jiān)控系統(tǒng)的圖像處理技術(shù)。

目標(biāo)跟蹤，是指在特定場景跟蹤某一個(gè)或多個(gè)特定感興趣對(duì)象的過程。傳統(tǒng)的應(yīng)用就是視頻和真實(shí)世界的交互，在檢測到初始對(duì)象之后進(jìn)行觀察?，F(xiàn)在，目標(biāo)跟蹤在無人駕駛領(lǐng)域也很重要，例如 Uber 和特斯拉等公司的無人駕駛。根據(jù)觀察模型，目標(biāo)跟蹤算法可分成2類：生成算法和判別算法。生成算法使用生成模型來描述表觀特征，并將重建誤差變小來搜索目標(biāo)，如主成分分析算法（PCA）；判別算法用來區(qū)分物體和背景，其性能更穩(wěn)健，并逐漸成為跟蹤對(duì)象的主要手段（判別算法也稱為Tracking-by-Detection，深度學(xué)習(xí)也屬于這一范疇）。為了通過檢測實(shí)現(xiàn)跟蹤，我們檢測所有幀的候選對(duì)象，并使用深度學(xué)習(xí)從候選對(duì)象中識(shí)別想要的對(duì)象。有兩種可以使用的基本網(wǎng)絡(luò)模型：堆疊自動(dòng)編碼器（SAE）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。智能圖像分析在保障鐵路沿線安全運(yùn)行中的應(yīng)用。貴州AI智能圖像識(shí)別模塊應(yīng)用

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工廠或者大型商場中，在機(jī)器視覺的應(yīng)用環(huán)節(jié)中，物體分揀應(yīng)用是建立在識(shí)別、檢測之后的一個(gè)環(huán)節(jié)，通過機(jī)器視覺系統(tǒng)將圖像進(jìn)行處理，結(jié)合機(jī)械臂的使用實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品分揀。在過去的生產(chǎn)線上，是用人工的方法將物料安放到注塑機(jī)里，再進(jìn)行下一步工序。而現(xiàn)在則是使用自動(dòng)化設(shè)備分料，其中使用機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品圖像抓取、圖像分析，輸出結(jié)果，再通過機(jī)器人，把對(duì)應(yīng)的物料、放到固定的位置上，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的智能化、現(xiàn)代化、自動(dòng)化。貴州軌跡圖像識(shí)別模塊

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