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                                                    價格戰“空襲”安檢機市場,艾崴只看重產品品質,新產品應用豐富的“卷積神經網絡”技術

                                                    2017-09-05 09:25:18 來源:

                                                    [摘要] 用低價位沖擊市場是國產安檢機企業慣用的手法,現在,低價位產品的泛濫,正在對整個安檢市場造成劣幣驅逐良幣的狀態,最終導致真正的好產品被埋沒。而武漢艾崴科技有限公司卻一直

                                                     用低價位沖擊市場是國產安檢機企業慣用的手法,現在,低價位產品的泛濫,正在對整個安檢市場造成劣幣驅逐良幣的狀態,最終導致真正的好產品被埋沒。而武漢艾崴科技有限公司卻一直走在技術創新的路上,公司看重的圖像自動識別技術也取得驚人的進展。2017年全新款AN-5030安檢機的設計,因為沒有先例可循,所以我們基本上是面臨一個邊設計邊制造邊修改的狀態。傳統來說,美國以色列的安檢設備制造力很強,但是近幾年中國學習歐美的先進技術,趕超日韓,已經具備跟世界一流安全檢查設備制造商的競爭能力,為把中國制造的高端智能安檢設備在全球安防市場脫穎而出打下堅實基礎。t9A安檢之家

                                                    艾崴互聯網<a href=http://www.28487.site target=_blank class=infotextkey>安檢</a>機.jpgt9A安檢之家

                                                    艾崴科技在安檢機里引入了“卷積神經網絡”技術,從“機器視覺”的角度來說,“圖像識別”就是軟件識別圖像中出現的人物、地理位置、物體、動作和文字的能力。計算機可以使用“機器視覺技術”,并結合人工智能軟件和一個攝像頭,完成圖像識別。t9A安檢之家

                                                    對人類大腦和其他動物大腦來說,識別物體是非常簡單的;但是對于計算機,這樣的識別卻是相當困難的。當人類看到一棵樹、一輛車,或者是一個朋友,能立刻說出看到的是什么,根本不需要有意識地研究和思考。t9A安檢之家

                                                    然而對于一臺計算機來說,識別一個物體(可能是一個時鐘、一張椅子、一個人或者是一只動物)是一個非常困難的問題,而且尋找這個問題的解決辦法具有相當高的風險。t9A安檢之家

                                                    自動識別.jpgt9A安檢之家

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                                                    應用豐富的“卷積神經網絡”技術,怎樣實現了圖像識別?t9A安檢之家

                                                    圖像識別是一個機器學習方法,它是專門模仿人類大腦運行方式的。通過圖像識別,計算機將學會識別圖像中的視覺對象和視覺元素。使用龐大的數據集和各種新興的模式,計算機能夠理解圖像,并且用公式表達出相關的標簽和類別。t9A安檢之家

                                                    圖像識別并不是一件容易的事,實現它的一種好辦法是將元數據應用于非結構化的數據。雇傭人類專家來手動地標記音樂曲庫和視頻庫看似是一項十分艱巨的任務,但是一項更不可能完成的任務是——教會一個無人駕駛汽車的導航系統區分道路上的行人和其他車輛,或者讓導航系統對出現在社交媒體上的成千上萬的視頻和照片進行過濾、分類和標記。t9A安檢之家

                                                    解決這一問題的方法之一是利用神經網絡。理論上,我們可以利用卷積神經網絡來分析圖像;但實際上從計算的角度來看,這樣做的成本非常高。舉例來說,即使是一個處理一張很小的圖像(假設是30*30像素)的卷積神經網絡,仍需要五十萬的參數和900個輸入。一個功能相對較強大的機器還能夠處理這樣的圖像,但是一旦圖像變得更大了(比如處理一個500*500像素的圖像),那么相應地,參數和輸入的數量也會增加到非常高的水平,同一機器就不一定能完成。t9A安檢之家

                                                    將神經網絡應用于圖像識別出現的另一個問題是:過度擬合。簡單來說,當一個模型將自己調整到與訓練數據非常相近時,就會出現“過度擬合”。“過度擬合”會造成更多的參數,進一步增加計算成本,而且模型在新數據上的訓練會導致總體性能的損失。t9A安檢之家

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                                                    應用豐富的“卷積神經網絡”技術艾崴安檢機,怎樣實現了圖像識別?t9A安檢之家

                                                    自動識別1.jpgt9A安檢之家

                                                    對于神經網絡結構,一個相對簡單的改變就能夠讓更大的圖像更易于管理。其結果就是我們所說的“卷積神經網絡”(CNNs或ConvNets)。t9A安檢之家

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                                                    任何一張圖像,其鄰近性和相似性有著密切的關系,而卷積神經網絡正是利用了這一關系。這就意味著,在一張給定的圖像中,兩個相鄰的像素比兩個分開的像素更具有相關性。然而,在一個普通的神經網絡中,所有的像素都與所有神經元相連。在這種情況下,額外的計算負擔會降低網絡的準確度。t9A安檢之家

                                                    卷積神經網絡通過刪除這些不必要的連接來解決這個問題。從技術層面來看,卷積神經網絡通過鄰近程度對連接進行篩選和過濾,進而讓圖像處理在計算上更加可行。

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