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价格战“空袭”安检机市场,艾崴只看重产品品质,新产品应用丰富的“卷积神经网络”技术

2017-09-05 09:25:18 来源:

[摘要] 用低价位冲击市场是国产安检机企业惯用的手法,现在,低价位产品的泛滥,正在对整个安检市场造成劣币驱逐良币的状态,最终导致真正的好产品被埋没。而武汉艾崴科技有限公司却一直

 用低价位冲击市场是国产安检机企业惯用的手法,现在,低价位产品的泛滥,正在对整个安检市场造成劣币驱逐良币的状态,最终导致真正的好产品被埋没。而武汉艾崴科技有限公司却一直走在技术创新的路上,公司看重的图像自动识别技术也取得惊人的进展。2017年全新款AN-5030安检机的设计,因为没有先例可循,所以我们基本上是面临一个边设计边制造边修改的状态。传统来说,美国以色列的安检设备制造力很强,但是近几年中国学习欧美的先进技术,赶超日韩,已经具备跟世界一流安全检查设备制造商的竞争能力,为把中国制造的高端智能安检设备在全球安防市场脱颖而出打下坚实基础。0vC安检之家

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艾崴科技在安检机里引入了“卷积神经网络”技术,从“机器视觉”的角度来说,“图像识别”就是软件识别图像中出现的人物、地理位置、物体、动作和文字的能力。计算机可以使用“机器视觉技术”,并结合人工智能软件和一个摄像头,完成图像识别。0vC安检之家

对人类大脑和其他动物大脑来说,识别物体是非常简单的;但是对于计算机,这样的识别却是相当困难的。当人类看到一棵树、一辆车,或者是一个朋友,能立刻说出看到的是什么,根本不需要有意识地研究和思考。0vC安检之家

然而对于一台计算机来说,识别一个物体(可能是一个时钟、一张椅子、一个人或者是一只动物)是一个非常困难的问题,而且寻找这个问题的解决办法具有相当高的风险。0vC安检之家

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应用丰富的“卷积神经网络”技术,怎样实现了图像识别?0vC安检之家

图像识别是一个机器学习方法,它是专门模仿人类大脑运行方式的。通过图像识别,计算机将学会识别图像中的视觉对象和视觉元素。使用庞大的数据集和各种新兴的模式,计算机能够理解图像,并且用公式表达出相关的标签和类别。0vC安检之家

图像识别并不是一件容易的事,实现它的一种好办法是将元数据应用于非结构化的数据。雇佣人类专家来手动地标记音乐曲库和视频库看似是一项十分艰巨的任务,但是一项更不可能完成的任务是——教会一个无人驾驶汽车的导航系统区分道路上的行人和其他车辆,或者让导航系统对出现在社交媒体上的成千上万的视频和照片进行过滤、分类和标记。0vC安检之家

解决这一问题的方法之一是利用神经网络。理论上,我们可以利用卷积神经网络来分析图像;但实际上从计算的角度来看,这样做的成本非常高。举例来说,即使是一个处理一张很小的图像(假设是30*30像素)的卷积神经网络,仍需要五十万的参数和900个输入。一个功能相对较强大的机器还能够处理这样的图像,但是一旦图像变得更大了(比如处理一个500*500像素的图像),那么相应地,参数和输入的数量也会增加到非常高的水平,同一机器就不一定能完成。0vC安检之家

将神经网络应用于图像识别出现的另一个问题是:过度拟合。简单来说,当一个模型将自己调整到与训练数据非常相近时,就会出现“过度拟合”。“过度拟合”会造成更多的参数,进一步增加计算成本,而且模型在新数据上的训练会导致总体性能的损失。0vC安检之家

卷积神经网络0vC安检之家
应用丰富的“卷积神经网络”技术艾崴安检机,怎样实现了图像识别?0vC安检之家

自动识别1.jpg0vC安检之家

对于神经网络结构,一个相对简单的改变就能够让更大的图像更易于管理。其结果就是我们所说的“卷积神经网络”(CNNs或ConvNets)。0vC安检之家

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任何一张图像,其邻近性和相似性有着密切的关系,而卷积神经网络正是利用了这一关系。这就意味着,在一张给定的图像中,两个相邻的像素比两个分开的像素更具有相关性。然而,在一个普通的神经网络中,所有的像素都与所有神经元相连。在这种情况下,额外的计算负担会降低网络的准确度。0vC安检之家

卷积神经网络通过删除这些不必要的连接来解决这个问题。从技术层面来看,卷积神经网络通过邻近程度对连接进行筛选和过滤,进而让图像处理在计算上更加可行。

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