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  • 未来的AI生产运营-3D相机和神经网络结合!
  • 日期:2019-11-03   点击:   作者:admin   来源:未知   字体:[ ]

  未来的生产是可持续的,灵活的和网络化的。智能系统可以自主地或与人类一起工作,并在困难和危险的工作中提供支持。智能系统使用传感器作为感觉器官来感知周围环境并与人们安全地合作。

  未来的生产是可持续的,灵活的和网络化的。智能系统可以自主地或与人类一起工作,并在困难和危险的工作中提供支持。智能系统使用传感器作为感觉器官来感知周围环境并与人们安全地合作。

  德国ENNOS在“嵌入式神经网络用于柔性和网络化生产的光学传感器”项目中开发了一个紧凑型摄像机系统,该系统可在集成处理器上直接监控3D摄像机的颜色和深度信息,该处理器带有深神经网络分析和处理。

  德国ENNOS在“嵌入式神经网络用于柔性和网络化生产的光学传感器”项目中开发了一个紧凑型摄像机系统,该系统可在集成处理器上直接监控3D摄像机的颜色和深度信息,该处理器带有深神经网络分析和处理。

  这种机器学习方法旨在能够更有效地利用相机数据,使机器在未来更具适应性。神经网络是一个“人工大脑”,用于对预先确定的问题进行决策,并在FPGA芯片上进行评估。

  这种机器学习方法旨在能够更有效地利用相机数据,使机器在未来更具适应性。神经网络是一个“人工大脑”,用于对预先确定的问题进行决策,并在FPGA芯片上进行评估。

  FPGA作为一款集成电路,可针对不同任务进行编程。FPGA在灵活性,功耗和能耗方面优于传统处理器。由于芯片容量有限,可编程架构必须更小,更紧凑。

  FPGA作为一款集成电路,可针对不同任务进行编程。FPGA在灵活性,功耗和能耗方面优于传统处理器。由于芯片容量有限,可编程架构必须更小,更紧凑。

  如此紧凑的芯片难点在于如何有效地将现代神经网络的复杂结构和规模转化为一个合适的、紧凑的处理器体系结构。来自DFKI增强视觉研究领域的科学家在项目中开发了新的决策算法和方法,以减少并使神经元数量的神经网络更有效。例如通过删除(修剪)多余的神经元或它们的连接(权重共享)。

  如此紧凑的芯片难点在于如何有效地将现代神经网络的复杂结构和规模转化为一个合适的、紧凑的处理器体系结构。来自DFKI增强视觉研究领域的科学家在项目中开发了新的决策算法和方法,以减少并使神经元数量的神经网络更有效。例如通过删除(修剪)多余的神经元或它们的连接(权重共享)。

  在工厂设施中使用摄像机和软件解决方案进行远程视频诊断时,详细的逐案检查应确保不收集或存储任何个人数据。该项目中正在开发一种新的应用程序,可识别人员并自动将其从视频流中删除。由于只有匿名视频数据离开系统,因此消除了远程诊断的所有数据保护问题。

  设置机器人操作任务非常耗时且成本高昂。为了简化这一过程,新系统将自动识别简单的概念,如托盘、组件或工作台。通过工作流程的语义编程,语义信息让工作过程更直观,必要时可以更加快速。

  该项目的合作伙伴KSB和IOXP正在大型生产设备中使用这智能平台进行自动检测,如泵、配件、管道、传感器、显示器、热交换器或反应器。根据存放的数据库进行识别。智能相机连接到现有的增强现实解决方案,使得工业操作的过程文档能够以分步指令的形式出现,并且用于对象和动作检测的处理模块。开关直流稳压电源电路图


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