视觉的关键词检索结果

如何在体育运动中使用计算机视觉?

How to Use Computer Vision in Sports?

人工智能中增长最快的技术之一是计算机视觉。仅计算机视觉的市场规模在 2020 年就估计为 70.4 亿美元——预计到 2028 年将达到 181.3 亿美元,增长 14.07%。更重要的是,毫无疑问,像计算机视觉这样的技术在改变面貌方面发挥着至关重要的作用 […]文章如何在体育运动中使用计算机视觉?DLabs.AI 提供的帮助。

ABB 与初创公司 Sev​​ensense 合作打造下一代自主移动机器人

ABB в партнерстве со стартапом Sevensense создаст автономных мобильных роботов следующего поколения

ABB 与瑞士初创公司 Sev​​ensense 建立战略合作伙伴关系,Sevensense 成立于 2018 年,是苏黎世联邦理工学院的衍生公司。此次合作的目标是利用人工智能和基于视觉的测绘技术将 ABB 的自主移动机器人提升到一个新的水平。

ABB 开设测试中心,加速物体处理 3D 视觉解决方案的开发

ABB открывает испытательный центр для ускорения разработки решений с поддержкой трехмерного зрения в области обработки предметов

位于延雪平(瑞典)的新测试中心将为机器人机床搬运和工件进出系统开发支持 3D 视觉的解决方案。

NtechLab将分析商务访客的人口构成并检查口罩的供应情况

NtechLab проанализирует демографический состав посетителей для бизнеса и проверит наличие масок

Rostec State Corporation 的技术合作伙伴 NtechLab 展示了满足业务结构需求的计算机视觉解决方案。 NtechLab 计算机视觉的使用将使企业能够收集有关性别、年龄、访问时间以及按区域划分的客户本地化信息。

#110 – Jitendra Malik:计算机视觉

#110 – Jitendra Malik: Computer Vision

Jitendra Malik 是伯克利大学的教授,也是计算机视觉领域的开创性人物之一,无论是深度学习革命之前还是之后。他的文章被引用超过 180,000 次,并指导了许多世界级的计算机科学研究人员。通过支持我们的赞助商来支持这个播客:- BetterHelp:http://betterhelp.com/lex- ExpressVPN:https://www.expressvpn.com/lexpod如果您想获取有关此播客的更多信息,请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @le

新的图像数据库可实现真实的计算机视觉测试

Новая база изображений позволяет провести реалистичные испытания компьютерного зрения

计算机视觉模型已经可以识别照片中的物体,其准确度超出了人类在实验室测试中的能力。然而,在现实条件下,算法的准确性显着下降,引发了人们对自动驾驶和其他基于计算机视觉的技术的担忧。

人工智能将监控挖掘机

Искусственный интеллект будет следить за экскаваторами

Tsifra 公司开发了一种基于 BucketControl 机器视觉的挖掘机斗齿监控自动化系统。该系统旨在快速确定挖掘机铲斗斗冠是否存在,并在铲斗斗冠丢失或破损时为挖掘机操作员提供警报功能。

INTACT:未来在于计算机视觉

INTACT: будущее за компьютерным зрением

系统集成商 INTACT 参加了 2018 年 4 月 12 日举行的“IT-AXIS 2018. 数字化转型”论坛。活动期间,公司专家谈论了计算机视觉的功能,并与公司facemetric合作展示了现成的解决方案。

在国际空间站上进行实验期间,机器人学会了在没有一只“眼睛”的情况下工作(+视频)

Робот учится работать без одного "глаза" в ходе эксперимента на МКС (+видео)

即使闭上一只眼睛,人们也能很好地判断距离。但计算机视觉系统在这种情况下出现了问题。研究人员希望通过教他们在不使用立体视觉的情况下在零重力下导航太空来改善这一点。

剑桥大学将教机器人看东西

В университете Кембриджа роботов научат видеть

训练机器时最困难的任务之一是计算机视觉系统。监视尤其困难,因为它需要能够识别、分类和使用机器周围空间中记录的对象。剑桥大学的研究人员开发了两项技术,利用人工智能系统中用于机器人视觉的深度学习概念。