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一、AI視覺語義理解

像素級視覺語義理解，像素級運動目標檢測，提出基于像素模型共享框架，基于深度序列學習網(wǎng)絡(luò)層級漸進的目標分割方法，級聯(lián)精細分割網(wǎng)絡(luò)方法。

二、技術(shù)特點

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)。以深度自主學習框架為基礎(chǔ)，從大量實際數(shù)據(jù)中學習標志性特征，實現(xiàn)高精度檢測識別算法。

數(shù)字化+智能化+自主學習+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，進行高效準確的智能化升級，并隨線上使用算法通過自主學習持續(xù)進化的特點。計算機視覺技術(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。

三、AI視覺核心技術(shù)

采用了AI深度學習檢測模型，利用計算機視覺+大數(shù)據(jù)技術(shù)分析建立大規(guī)模數(shù)據(jù)集，訓練針對工廠生產(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