GSA Object Counter
Objektų atpažinimas ir klasifikavimas
Programinė įranga, skirta automatiškai atpažinti ir klasifikuoti dvimatius objektus. Produktą sudaro du objektų atpažinimo analizės metodai, kurie nepriklauso vienas nuo kito. Naudojama dirbtinis intelektas (AI) ir spalvų analizė.
GSA objekto skaitiklis yra programinė įranga, sukurta automatiniam atpažinimui ir klasifikavimui dviejų dimensijų objektų. Produktą sudaro du objektų atpažinimo analizės metodai, kurie yra nepriklausomi vienas nuo kito.
Metodas numeris vienas naudoja neuroninį tinklą. Dirbtinis intelektas (AI) naudojamas bandant priskirti naujus objektus apmokytoms objektų grupėms. Ši procedūra buvo išbandyta praktiniu požiūriu su skirtingais objektais (objektais, numeriais) ir pateikė labai gerus rezultatus.
Antrasis objekto atpažinimo metodas yra spalvomis pagrįstas analizės metodas. Šis metodas taip pat įrodė save praktiškai (skirtingų PET butelių aptikimas). Metodas, naudojant neuroninį tinklą, yra tinkamas objektams, kurie skiriasi vienas nuo kito pagal jų objekto formą. Spalvų analizės metodas turi būti teikiamas pirmenybė, jei objektai turi vienodą formą, tačiau skiriasi jų dažymais.
Metodas numeris vienas naudoja neuroninį tinklą. Dirbtinis intelektas (AI) naudojamas bandant priskirti naujus objektus apmokytoms objektų grupėms. Ši procedūra buvo išbandyta praktiniu požiūriu su skirtingais objektais (objektais, numeriais) ir pateikė labai gerus rezultatus.
Antrasis objekto atpažinimo metodas yra spalvomis pagrįstas analizės metodas. Šis metodas taip pat įrodė save praktiškai (skirtingų PET butelių aptikimas). Metodas, naudojant neuroninį tinklą, yra tinkamas objektams, kurie skiriasi vienas nuo kito pagal jų objekto formą. Spalvų analizės metodas turi būti teikiamas pirmenybė, jei objektai turi vienodą formą, tačiau skiriasi jų dažymais.
Spalvų analizė
Spalvų analizės metodo nustatymai. Čia sukonfigūruoti spalvų grupių kūrimo kriterijai. Šios spalvų grupės vėliau naudojamos objektų atpažinimui spalvų analizės procese.
Neuroninis tinklas
Neuroninio tinklo konfigūracijos langas. Čia sukonfigūruoti tinklo matmenys ir tolerancija gedimams. Taip pat galima apibrėžti vaizdo filtrus, palaikančius objekto atpažinimą.
Bendrieji nustatymai
Objekto apribojimas per objekto dydį. Apribojus minimalų ir maksimalų taškų skaičių kiekviename objekte, galima atskirti objektą ir jo apylinkes.
Pagrindiniai nustatymai ir aplinka
Nustatymo analizės metodas ir vaizdo išleidimo kriterijai. Čia galite pasirinkti iš dviejų galimų analizės metodų. Vaizdo gavimo nuokrypius galima sukonfigūruoti čia.
Laikmatis pagrįstas vaizdo stebėjimas
Stebėjimo pradžią ir pabaigą galima nustatyti naudojant laikmatį. Apibrėžkite, kada paleisti ar sustabdyti automatinį apdorojimą.
Apibrėžtų vaizdo sričių stebėjimas
Stebimos vaizdo sritis gali būti apribota. Tokiu būdu galima išvengti objektų atpažinimo klaidų.
AI veiksmas
Analizė baigta. Visi vaizdai buvo suskirstyti į teisingas objektų klases. Korespondencija su atitinkama objektų grupe yra procentinė.
Mokymo grupės nustatymai
Visi objektų grupės mokymo vaizdai rodomi valdymo tikslais. Galima pašalinti vaizdus iš grupės.
Konfigūruojamas rezultatų išvestis
Rezultato išėjimo forma ir apimtis yra visiškai reguliuojama. Tokiu būdu analizės rezultatus galima sukonfigūruoti tolesniems apdorojimo veiksmams. Todėl pateikiama integracija į kitas programas.
Treniruočių kambarys
Treniruočių vaizdų priskyrimas atitinkamoms objektų grupėms spalvų analizės procesui. Ši rankinė užduotis yra būtina vieną kartą. Po mokymo objektas atpažįstamas automatiškai.
