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MV-AI1000 AI-VISION科研应用开发平台

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人工智能发展所必需的四个要素:应用场景、大数据、计算能力和人才。而在场景确定、大数据丰富和计算能力不断提升的今天,人工智能人才的培养就显得尤为重要。人工智能技术包括:图像分析理解、自然语言识别、语音识别、机器人行为学等。不管是哪种应用,人工智能的核心都是“机器学习”——先对已知数据“降维”,再对目标网络“训练”,进而生成所需要的“成熟分类网络”。

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在这些应用场景中,基于图像的深度学习所采用的数据维度是最多的,应用范围也是最广的。维视智造集合十几年的机器芬兰vs俄罗斯芬兰vs俄罗斯研发经验和院?蒲薪萄氐悖葱滦缘耐瞥隽“MV-AI-VISION科研应用开发平台”专门解决“人工智能”技术在机器芬兰vs俄罗斯领域的学习和落地应用训练。

任何需要深度学习技术解决的项目,都可以在“MV-AI1000”上做开发设计。

基于英特尔EIS平台的源码级深度学习

基于英特尔EIS平台的源码级深度学习实验课程

功能特点 FUNCTION

 1.精准(图像)大数据采集——提供同分辨率、同维度、同参数下细分行业“精准图像大数据集”的自动采集。这是“人工智能”技术在机器芬兰vs俄罗斯领域落地应用的“数据”基础。


基于“MV-AI1000平台”的瓶盖缺陷数据(部分)

基于“MV-AI1000平台”的瓶盖缺陷数据(部分)

2.机器学习基础到应用——基于OpenVINO提供包括图像标记、神经网络搭建及神经网络训练等实验项目。

神经网络训练

神经网络训练

3.源码级的“深度学习”实验项目——基于OpenVINO提供“成熟神经网络”的调用、调参等实验项目。

神经网络训练2

源码级的EII平台搭建实验

4.深度学习场景落地应用平台——基于英特尔EII平台的深度学习场景落地部署。

基于英特尔EII平台的深度学习场景落地部署

5.丰富的教学资源

  • 平台配备“目标图像获取”、“图像预处理”、“深度学习”、“PLC编程”、“数据通讯”等多个实验教学项目,锻炼学生的个人能力、沟通交流能力、团队协作能力。

  • 提供从基础操作到实际应用,详尽的实验指导手册、设备使用手册。设计由浅入深的学习实验,从基础操作到实际应用。实验指导书包含:实验背景、实验目的、实验原理、实验方案、实验步骤、实验结论、实验报告内容及要求等。
  • 实验指导书
  • 应用场景 APPLICATION

缺陷检测

基于英特尔EIS平台的PCB缺陷检出


基于英特尔EIS平台的PCB缺陷检出

模式识别

轻量级“物体识别神经网络”


轻量级“物体识别神经网络”

目标跟踪

轻量级“人脸检出”模型


目标跟踪

缺陷及分选

基于深度学习的瓶盖生产问题分类

基于深度学习的瓶盖生产问题分类


典型案例 CASE

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PCB板缺陷检测——自适应缺陷检测
水果分选——基于“红通道”的苹果颜色分级
PCB板缺陷检测——自适应缺陷检测
智能抓取
pcb板检测
智能抓取——智能特征识别定位
复杂环境的字符识别——智能多模板字符匹配



采购:MV-AI1000 AI-VISION科研应用开发平台

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