GSA オブジェクト カウンター は、2 次元オブジェクトの自動認識と分類のために開発されたソフトウェアです。この製品は、互いに独立したオブジェクト認識のための 2 つの分析メソッドで構成されています。
メソッド 1 はニューラル ネットワークを使用します。人工知能 (AI) を使用して、トレーニングされたオブジェクト グループに新しいオブジェクトを割り当てようとします。この手順は、さまざまなオブジェクト (オブジェクト、数字) を使用した実際的なアプローチでテストされ、非常に良好な結果が得られました。
2 番目のオブジェクト認識方法は、色ベースの分析方法です。この方法は実際にも実証されています (異なるペットボトルの検出)。この方法は、ニューラルネットワークを使用するため、物体の形状が互いに異なる場合に適しています。形状は同じでも色合いが異なる物体には色分析法が適しています。
メソッド 1 はニューラル ネットワークを使用します。人工知能 (AI) を使用して、トレーニングされたオブジェクト グループに新しいオブジェクトを割り当てようとします。この手順は、さまざまなオブジェクト (オブジェクト、数字) を使用した実際的なアプローチでテストされ、非常に良好な結果が得られました。
2 番目のオブジェクト認識方法は、色ベースの分析方法です。この方法は実際にも実証されています (異なるペットボトルの検出)。この方法は、ニューラルネットワークを使用するため、物体の形状が互いに異なる場合に適しています。形状は同じでも色合いが異なる物体には色分析法が適しています。
色の分析
色に基づいて物体認識を行うための設定。
ニューラルネットワーク
AI トレーニングとニューラル ネットワーク ベースの分析の設定。
その他の設定
ピクセルサイズに基づいて認識を行うための設定。
デバイスの設定
画像キャプチャとオブジェクト認識のためのビデオインターフェイス
タイマーによる画像監視
自動処理をいつ開始または停止するかを定義します。
定義された画像領域の監視
画像のさまざまな部分がどのように選択されるかを示すサンプル。
AI の動作
画像がどのように認識され、正しいクラスに分類されるかを示します。
トレーニンググループの設定
特定のグループを異なるイメージでトレーニングします。
構成可能な結果出力
必要に応じて定義された形式で作業を保存する機能。
トレーニングルーム
事前に収集したサンプルを使用してすべての入力データをトレーニングします。