Perkhidmatan & Penyelesaian Visi Komputer

Mesin pintar harus mampu mentafsirkan dunia visual secara kontekstual, tepat untuk memahami dan melihat sesuatu dengan lebih baik. Computer Vision adalah salah satu cabang atau lebih tepatnya kepakaran teknologi yang bertujuan mengembangkan model pembelajaran dan latihan untuk mesin untuk menjadikannya lebih mudah menerima gambar dan video, sehingga meningkatkan kemampuan mengenal pasti dan menguraikan mesin.

Penglihatan komputer, sebagai teknologi mandiri, mengambil kira beberapa aspek autonomi visual. Pendekatannya serupa dengan meniru otak manusia dan persepsi terhadap entiti visual. Modus operandi melibatkan model latihan untuk klasifikasi gambar yang lebih baik, pengenalan objek, pengesahan, dan pengesanan, pengesanan mercu tanda, pengenalan objek dan akhirnya segmentasi objek.

Beberapa contoh penglihatan komputer yang menonjol termasuk sistem Pengesanan Penceroboh, Pembaca Skrin, persediaan Deteksi Kecacatan, pengenal Metrologi, dan kereta memandu sendiri yang dipasang dengan persediaan berbilang kamera, unit LiDAR, dan sumber lain.

Anotasi gambar adalah salah satu bentuk alat pembelajaran yang diawasi dalam Computer Vision, yang bertujuan melatih model AI untuk mengenali, mengenal pasti, dan memahami visual dengan lebih baik. Juga disebut sebagai pelabelan data, anotasi gambar dalam jumlah besar melatih model secara meluas, yang meningkatkan kemampuan mereka untuk membuat kesimpulan dan membuat keputusan, di masa depan.

Anotasi gambar dalam Computer Vision bertujuan untuk mengklasifikasikan gambar yang berbeza melalui alat yang relevan untuk menambahkan metadata yang dapat ditindaklanjuti ke set data yang berpusat pada gambar. Dalam istilah yang lebih mudah, anotasi gambar menandakan sejumlah besar gambar melalui teks atau penanda lain untuk pemahaman yang lebih baik di bahagian mesin, sehingga melatihnya lebih baik ke arah klasifikasi dan pengesanan.