课程预告丨AI机器视觉传感器专项应用培训11月杭州开班

发布时间:2022-09-29 05:44:25 来源:bob官方网页登录 作者:bob线上登录

  为了更好地推进智能家居产业技术升级,推动AI+智能家居应用场景落地,填补智能家居行业AI应用课程的空白,持续输送AI技术人才。

  随着人工智能、物联网、云计算、大数据等前沿技术发展,在互联生态不断演变、人工智能技术落地、5G双千兆时代来临的趋势下,数字化、在线化、智能化不断重构着渠道、供应链、产品以及用户交互;AI日益成为构建智能家居生态连接的技术基础。CSHIA智能摄像头应用与推广工作组自2019年初成立以来,针对云服务平台与业务应用平台接口标准、用户增值服务与用户体验提升、落地场景应用探讨等方面积极开展相关工作,围绕技术应用、解决方案、用户体验提升、场景落地与生态布局,共同推进智能摄像头技术应用与推广。

  2020年9月,华为云在工作组内联合生态合作伙伴推出机器视觉传感器模组,为智能家居提供全栈AI能力支持。通过最核心的机器视觉传感器解决方案,将摄像头模组和AI分析芯片集成到一起,实现芯片与云端算法库自动对接。当智能家居产品需要视觉分析能力时,仅需要在产品中安装机器视觉传感器,通电、联网后就可以完成所需功能,无需考虑复杂的图形采集、处理和分析,仅需关注产品定义即可实现,从而大大节约合作伙伴的开发时间和成本。在端侧硬件能力不变的情况下,合作伙伴可以按照业务需要,在云上可持续动态扩展服务能力,基于AI算法提供更多的创新产品和服务业态。

  据了解,本期训练营课程也将与CSHIA智能摄像头技术应用与推广工作组协同创新工作相结合,推进技术成果转化与应用落地。全面提升相关企业技术与研发人员的AI专业知识储备和技术水平,重点面向智慧社区和家居提供了先进、专业、全面的端边云协同解决方案,为智能家居提供全栈AI能力支持。凝聚AI力量,创新智能产品!

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      机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。  机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。  近年来,随着我国智慧城市建设的重新火热,机器视觉技术的市场需求量大增。对于人脸识别、图片搜索引擎、医疗诊断、智能驾驶、娱乐营销等智慧城市建设的多个领域来说,机器视觉技术都是不可或缺的。未来3年,我国机器视觉市场将保持高速增长,2020年市场规模有望突破50亿。  从光电传感器和近接传感器到用于检测的测量仪器和研究院专用的高精度设备,KEYENCE的产品覆盖面极其广泛。KEYENCE的客户遍及各行各业,有超过80,000的客户都在使用KEYENCE的这些
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      和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域,它是一门涉及、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科,其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广,其中母子嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展,有力地推动了机器视觉的发展。  从整个机器视觉的领域来讲,它是处在快速的重构期,通过市场分析来看,机器视觉并不是特别新兴的领域,这从最早图像处理衍生到现在,市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕,他们最开始不是做机器视觉、人脸识别起家的,在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、快速发展阶段。  赛迪顾问预测到2018年中国人工智能市场规模会超过406亿,这个复合增长率会达到25.8%,增速是快于全球的整个增长率的。在市场结构上来讲,也是存在着整体的情况。投资规模来讲,在去年一年,从投资的整个额度包括投资笔数都呈快速增加的态势,而且很多从事人工智能和机器视觉的企业数量也在快速地增加。  未来,通过人工智能方面利好的政策,在这四个领域会有比较大的机遇,安防、交通,金融,消费电子这是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。 
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      当前,人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,其发展势不可挡。随着人工智能的爆发,作为代表技术之一的机器视觉,有望迎来更大发展。  机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。伴随着人工智能产业升温,机器视觉行业有望迈向新的发展阶段,市场规模将加速扩张。  机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。根据功能不同,机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种。它是计算科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。在自动化生产过程中,人们通常将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。  在我国随着配套基础建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现,推动着机器视觉行业快速发展。然而,目前全球用户对视觉技术的飞速发展还缺乏匹配认知,行业发展必然面临挑战。  工业机器视觉难点在于精度和速度,要求都在毫米级,且工业领域工业机器人抓手的变动是在三维空间内。  

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