ကွန်ပျူတာအမြင် ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများ

ဥာဏ်ရည်ထက်မြက်သောစက်များသည်အမြင်အာရုံလောကအားစကားပြန်၊ အရာများကိုပိုမိုကောင်းမွန်စွာမြင်နိုင်ရန်တိကျသည်။ Computer Vision သည်စက်များအတွက်သင်ယူမှုနှင့်လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများကိုတီထွင်ရန်ရည်ရွယ်သောစက်ရုပ်များ (သို့) စက်များအားပုံများနှင့်ဗွီဒီယိုများကိုပိုမိုလက်ခံနိုင်စေပြီးစက်၏စွမ်းရည်များကိုဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်ပုံဖော်ခြင်းတို့ကိုတိုးတက်စေသည်။

ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံသည်သီးခြားနည်းပညာတစ်ခုအနေနှင့်အမြင်အာရုံကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်၏ရှုထောင့်များစွာကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ ချဉ်းကပ်ပုံသည်လူ့ ဦး နှောက်နှင့်အမြင်အာရုံဆိုင်ရာအရာများအားအတုခိုးခြင်းနှင့်ဆင်တူသည်။ modus operandi တွင်ပုံခွဲခြားခြင်း၊ အရာဝတ္ထုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့်ရှာဖွေခြင်း၊ မှတ်တိုင်ရှာဖွေခြင်း၊ အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့်နောက်ဆုံးအရာဝတ္ထုခွဲခြင်းတို့အတွက်လေ့ကျင့်မှုပုံစံများပါ ၀ င်သည်။

ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံတွင်ထင်ရှားသောဥပမာများထဲတွင် Intruder Detection systems, Screen Readers, Defect Detection setups, Metrology identifiers, and Self-driving cars installed with multi-camera setup, LiDAR units, and other resources ။

ပုံအမှတ်အသားသည်အမြင်အာရုံကိုခွဲခြားသိမြင်နားလည်ရန် AI ပုံစံများကိုလေ့ကျင့်ရန်ရည်ရွယ်ထားသော Computer Vision တွင်ကြီးကြပ်လေ့လာသင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဟုခေါ်သည်၊ အတွဲကြီးများတွင်ပုံပါမှတ်စုများသည်ပုံစံအမျိုးမျိုးကိုအကျယ်တ ၀ င့်ဖော်ပြသည်၊ အနာဂတ်၌အနာဂတ်ကိုအဆုံးအဖြတ်ပေးနိုင်ရန်သူတို့၏စွမ်းရည်ကိုမြှင့်တင်ပေးသည်။

Computer Vision တွင်ပုံမှတ်ပုံတင်ပုံအားဗဟိုပြုဒေတာစုများထဲသို့တိကျမှန်ကန်စွာထည့်ရန်သက်ဆိုင်ရာကိရိယာများမှတဆင့်ကွဲပြားသောပုံများကိုခွဲခြားရန်ရည်ရွယ်သည်။ ပိုမိုရိုးရှင်းသောအသုံးအနှုန်းများတွင်ပုံမှတ်စုသည်စာသားများ (သို့) အခြားအမှတ်အသားများများမှတဆင့်ပုံများကိုအမှတ်အသားများနှင့်အမှတ်အသားများ ခွဲခြား၍ ရှာဖွေခြင်းကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်လေ့ကျင့်ပေးသည်။