计算机视觉

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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。收起

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    在现代制造业不断追求高效、精准与智能化的进程中,装配环节作为产品生产的关键阶段,面临着诸多挑战。随着产品日益复杂,传统装配方式暴露出效率低下、错误率高以及对工人技能要求苛刻等问题。在元幂境看来,增强现实(AR)技术应运而生,它将虚拟信息与现实场景深度融合,为装配领域带来了创新性的解决方案,正逐步重塑装配流程,成为推动制造业转型升级的重要力量。 一、AR技术基础解析 (一)技术原理 AR技术通过摄像
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  • YOLOE+树莓派5,无需训练的新一代计算机视觉!
    在本指南中,我们将探索YOLOE——一种计算机视觉模型,它允许你通过提示来创建自定义目标检测模型,而无需训练过程!我们将学习这种视觉模型的工作原理,以及如何在树莓派5上创建并运行自己的自定义目标检测。YOLOE是发布的最令人惊叹的YOLO模型之一,对许多创客项目来说非常实用,而且玩起来非常有趣。让我们开始吧!
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  • 【ATU Book- AI 系列】人工智能引领新潮流,AI芯片新战局
    核心技术优势/方案详细规格/产品实体图/PCB/方块图Datasheet/测试报告/Gerber/Schematics/User manual +一键获取 一、概述 随着 ChatGPT、Gemini 等大型语言模型的应用逐步融入我们的日常生活,AI 这两个字已经深深烙印在人们心中。因此,如何让人们的工作变得更智能、更高效、更快捷,成为下一个时代的重中之重!这也带动了云服务器对 GPU 使用需求的
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    4月23日,两年一度的上海国际车展盛大启幕,专注于打造辅助驾驶应用的人工智能科技公司Nullmax完成首次亮相,以"普适价值"为核心理念,展出全栈自研的 MaxDrive 辅助驾驶解决方案,包括从SAE L2主动安全功能到采用端到端技术架构的城区辅助驾驶系统,满足不同车型及市场的多样化需求。   Nullmax展台   平台技术驱动,满足多元需求 Nullmax 依托独有的平台化技术架构,实现了
  • 英飞凌边缘AI平台 DEEPCRAFT Studio通过Ultralytics YOLO 模型
    全球功率系统、汽车和物联网领域的半导体领导者英飞凌科技股份公司(FSE代码:IFX / OTCQX代码: IFNNY)在DEEPCRAFT™ Studio中增加了对计算机视觉的支持,扩大了当前对音频、雷达和其他时间序列信号数据的支持范围。在增加这项支持后,该平台将能够用于开发低功耗、低内存的边缘AI视觉模型。这将给诸多应用领域的机器学习开发人员带来极大的便利,例如工厂可以借此实现对零件的实时视觉检
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  • Arm KleidiCV 实现与 OpenCV 集成,加速移动端计算机视觉工作负载
    生成式及多模态人工智能 (AI) 工作负载的广泛增长,推动了对计算机视觉 (CV) 技术日益高涨的需求。此类技术能够解释并分析源自现实世界的视觉信息,并可应用于人脸识别、照片分类、滤镜处理及增强现实等多种应用中。然而,这些计算机视觉应用可能很难实现最优化的延迟性能和处理速度,特别是在内存大小、电池容量和处理能力有限的移动设备上难度更高。 而 Arm KleidiCV 便能在其中大显身手。该开源库利
  • 自动驾驶中视觉感知ISP调参综述及实证分析
    本文探讨了利用计算机视觉性能指标作为成本度量来自动调整 ISP 参数的优点,从而避开了明确界定计算机视觉中 “图像质量” 含义的必要。由于缺乏用于开展 ISP 调优实验的数据集,我们在视觉算法处理前应用了诸如锐化之类的代理算法。
  • 斑马技术Zebra Aurora™机器视觉软件系列引入全新深度学习工具
    致力于助力企业实现数据、资产和人员智能互联的先进数字解决方案提供商,斑马技术公司(纳斯达克股票代码:ZBRA)今日宣布将引入一系列先进的AI功能,以强化Zebra Aurora™机器视觉软件平台,针对复杂视觉检测用例提供深度学习功能。 斑马技术2024年《全球制造愿景研究报告》显示,全球61%的受访制造商领导者预见到2029年AI将成为促进增长的主要动力。斑马技术的《汽车产业人工智能机器视觉基准报
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  • 定档!AGIC 2025深圳(国际)通用人工智能大会暨通用人工智能产业博览会启动全球招展
    随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面,从智能家居、自动驾驶到医疗健康、金融服务,AI正以其独特的方式改变着世界。为贯彻落实国家关于推动人工智能创新发展的决策部署,深入探讨人工智能的最新进展、应用前景以及面临的挑战,推动人工智能的全球化发展,由深圳市人工智能产业协会主办,深圳市物联传媒有限公司、深圳鹏城会展传媒有限公司执行承办的《2025深圳(国际)通用人工智能大会暨深圳
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  • 高效回顾深度学习DL、CV、NLP
    深度学习(deep learning)是机器学习的一个分支,是伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来的,并在计算机视觉、语言等感知领域迅速取得成功。DL源于对人工神经网络的研究,起源算法是感知机(perceptron)。深度学习网络通过神经元从输入数据中提取特征,并通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征(表示),以发现数据的分布式特征,从而达到人们对数据进行分类、回归的目的。
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  • e络盟推出Pi Day特惠活动
    安富利旗下全球电子元器件产品与解决方案分销商e络盟宣布自3月14日圆周率日(Pi Day)起,对精选的Raspberry Pi产品进行9折特惠促销。享受折扣的产品范围从Raspberry Pi 4入门套件到PSU、ABS和金属外壳、V2摄像头等。此折扣将持续到2024年3月31日。 e络盟还推出了定制的Raspberry Pi解决方案包,旨在助力基于使用Raspberry Pi的人工智能项目。e络
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  • 安霸发布 N1 系列生成式 AI 芯片,支持前端设备运行本地 LLM 应用
    单颗 SoC 支持 1 至 340 亿参数的多模态大模型(Multi-Modal LLM)推理,实现前端低功耗生成式 AI。 Ambarella (下称“安霸”,专注 AI 视觉感知的半导体公司,纳斯达克股票代码:AMBA)于当天宣布,在 2024 国际消费电子展(CES)期间,展出在其新款 N1 系列 SoC 上运行多模态大模型(Multi-Modal LLM),其每次推理的功耗显著低于当前市场
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  • 英特尔研究院将在NeurIPS大会上展示业界领先的AI研究成果
    英特尔研究院将在NeurIPS 2023大会上展示一系列富有价值、业界领先的AI创新成果。面向广大开发者、研究人员和学界人士,这一AI和计算机视觉领域的全球顶会将于12月10日至16日在美国新奥尔良市举办。
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  • DHL趋势报告:人工智能驱动的计算机视觉技术正对行业产生重要影响
    DHL趋势报告《人工智能驱动的计算机视觉技术》指出,视觉AI技术将在未来五年内成为物流行业的标准操作方式。结合人工智能技术的视觉输入将在健康与安全、运营、资产管理和装运处理等方面带来有利应用。人类掌握的专业技术与人工智能增强技术的融合伴随着挑战,需要全面协调与合作。
  • 最适合 AI 应用的计算机视觉类型是什么?
    计算机视觉是指为计算机赋予人类视觉这一技术目标,从而赋能装配线检查到驾驶辅助和机器人等应用。计算机缺乏像人类一样凭直觉产生视觉和画面的能力。我们必须给予计算机一些算法,以便处理领域特异性任务。
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  • 新思科技助力CEVA公司更高效地执行编码标准并降低许可风险
    随着5G、计算机视觉、空间音频、物联网等等技术的发展,人与物、物与物之间的互联变得更加紧密。这意味着更多的设备被连接到互联网,攻击面也更广。因此,人们对隐私泄露风险、数据安全隐患愈加关注。新思科技凭借成熟、专业的应用安全测试解决方案,帮助全球诸多物联网及相关企业以满足业务需要的速度开发可信互联设备,CEVA公司是其中一家。
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  • 爱芯元智正式公布混合精度NPU中文名称“爱芯通元®”
    爱芯元智宣布,企业核心技术混合精度NPU正式启用中文名称“爱芯通元®”。与此同时,爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟在第三届中国集成电路设计创新大会暨无锡IC应用博览会(ICDIA 2023)的“AIoT与ChatGPT”专题论坛上,受邀做《爱芯元智AX650N Transformer端边落地平台》主题演讲,并介绍了第三代SoC芯片AX650N在端侧、边缘侧部署Transformer的领先优势。 爱
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  • 英特尔以AI模型助力研究人员高精度检测乳腺癌
    Madhu Nair博士和Asha Das博士即将取得巨大突破,即利用人工智能(AI)模型在从患者组织样本中获取的扫描图像中检测乳腺癌细胞。 然而,这两位来自印度的研究人员面临着巨大的挑战。通常,他们需要花费数月的时间,艰难地教他们的AI模型去准确地识别癌细胞。而Das与她的团队经常需要耗费数周来审阅高分辨率、百万像素的图像,并逐一标记出癌变区域。 因此,该团队需要一个能够在无人监督的情况下,准确
  • Fashion-MNIST验证机识别率可达98%?
    看到一篇会议论文[1],宣称用lenet-5在fmnist上可以实现超过98%的识别率。当时看到就惊呆了!先介绍一下论文主体内容:第一部分引言强调了CNN在计算机视觉中有广泛的应用,并引出了lenet5是一个重要的CNN模型,并分6个方面阐述Fashion-MNIST是一个复杂的数据集。
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