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一、AI視覺語義理解

像素級視覺語義理解，像素級運(yùn)動目標(biāo)檢測,，提出基于像素模型共享框架，基于深度序列學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)層級漸進(jìn)的目標(biāo)分割方法,，級聯(lián)精細(xì)分割網(wǎng)絡(luò)方法。

二,、技術(shù)特點(diǎn)

我司自主研發(fā)基于視覺語義理解技術(shù),，設(shè)計完成非接觸式在線檢測識別系統(tǒng)。以深度自主學(xué)習(xí)框架為基礎(chǔ),，從大量實(shí)際數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)標(biāo)志性特征,，實(shí)現(xiàn)高精度檢測識別算法。

數(shù)字化+智能化+自主學(xué)習(xí)+可視化”：

從四個重要方面來看,，具有結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)信息為數(shù)據(jù)流,，進(jìn)行高效準(zhǔn)確的智能化升級，并隨線上使用算法通過自主學(xué)習(xí)持續(xù)進(jìn)化的特點(diǎn),。計算機(jī)視覺技術(shù)具有可直觀展現(xiàn)效果,、便于人工復(fù)核和監(jiān)管的優(yōu)點(diǎn)。

三,、AI視覺核心技術(shù)

采用了AI深度學(xué)習(xí)檢測模型,，利用計算機(jī)視覺+大數(shù)據(jù)技術(shù)分析建立大規(guī)模數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練針對工廠生產(chǎn)線上各類器件檢測識別場景的模型,，利用機(jī)器視覺代替人眼來做識別和判斷,。

四、AI視覺技術(shù)應(yīng)用

五,、延伸領(lǐng)域應(yīng)用