GSA 图像识别-人工智能程序是为自动识别和分类图像数据中的对象而开发的。该程序使用神经网络对输入数据进行分类，可根据给定要求对其进行配置和训练。

特点

  • - 使用不同的重采样方法调整输入图像的大小-
  • 图像格式转换功能（JPG、PNG、TIF、GIF
  • ）- 可调节的图像滤波器（高斯滤波器、边缘选择、色彩处理...
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  • 通过内置的网络服务器（HTML、JSON）访问分析功能 -
  • 用于测试最佳滤波器和神经网络设置的批处理功能
  • - 训练好的神经网络可以保存和打开，并带有所有参数（输入神经元、输出神经元、权重、滤波器和滤波器序列...
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  • ） - 程序可以针对所有不同的应用进行通用配置 -
  • 结果输出带有用户说明（分隔符、输出字段
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使用 Ai 进行图像分析

人工智能图像分类

神经网络尝试将未知图像分配到一个图像组中。此外，还显示了确定的组别和相关的相似度百分比。

配置窗口

神经网络的调整选项，如图像分辨率、学习运行和干扰系数。可应用图像滤波器。
配置对话框


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神经网络培训室

培训室

在此界面中创建图像组，将训练图像分配到图像组，并开始网络训练。

控制图像分配

可对输出组的指定训练图像进行检查，并在必要时进行修正。
图像组控制对话框


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图像组校正

更正窗口

可对指定组的训练图像进行检查，并在必要时进行修正。

批量处理

网络设置和图像滤波器可在批处理功能中依次测试，并显示其对分析结果的影响。
批量处理


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集成网络服务器

网络服务

完全配置好的网络可通过网络服务器进行操作，这样就可以轻松地将功能集成到外部程序中。

转换图像格式

所有常见的图像格式都可以转换成其他格式，从而最大限度地减少所需的培训时间。
图像转换器


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出口结果

导出功能

分析结果还可以导出到外部文件。