深圳瑞视特科技有限公司应用案例

机器视觉系统在智能交通研究领域应用广泛,例如车牌识别、路径识别与跟踪、障碍物识别、驾驶员状态监测、驾驶员视觉增强等。下面瑞视特科技就来介绍一下机器视觉技术如何打造全新智能交通!

深度学习中的技术进展帮助机器能像人类一样“看”世界，这是人工智能研究中最具吸引力的部分之一。目前，一种突破性技术将让机器能够通过被称为球面卷积神经网络(spherical Convolutional Neural Networks，缩写CNNs)的处理，去看到并识别三维空间中的物体。从识别极小分子的机器到分析外太空最庞大结构的工具，我们对这项新发现的能力所能实现的种种可能的想象才刚刚开始。当然，这其中还包括了许多介乎两者之间的用例，比如指导...

相信很多用户在初次接触到机器视觉时，面对如何将自己的项目需求与机器视觉系统众多的参数进行对应，感到非常困惑，今天瑞视特科技主要从项目角度出发，讲解如何将项目需求转换为对机器视觉系统的参数要求。

近几年机器视觉系统在传统行业中的应用越来越多了，那么作为刚刚开始接触这个行业的，应该如何去学习及搭建一套实验系统呢，下面瑞视特科技就来介绍一下。

机器视觉(Machine Vision)作为光电技术应用的一个特定领域，目前已经发展成为一个前景光明、活力无限的行业，年平均增长速度超过2O% 。机器视觉系统广泛应用于微电子、电子产品、汽车、医疗、印刷、包装、科研、军事等众多行业。涉及技术一致，应用差异明显，是各种机器视觉技术的共同特点。下面瑞视特科技来详细介绍一些机器视觉系统集成怎么做。