GSA Object Counter
prepoznavanje in razvrščanje predmetov.
Programska oprema za samodejno prepoznavanje in razvrščanje dvodimenzionalnih predmetov. Izdelek je sestavljen iz dveh analitičnih metod za prepoznavanje predmetov, ki sta med seboj neodvisni. Uporabljata se umetna inteligenca (AI) in barvna analiza.
GSA Object Counter je programska oprema za samodejno prepoznavanje in razvrščanje dvodimenzionalnih predmetov. Izdelek je sestavljen iz dveh analitičnih metod za prepoznavanje predmetov, ki sta med seboj neodvisni.
Prva metoda uporablja nevronsko mrežo. Umetna inteligenca (AI) se uporablja pri poskusu dodeljevanja novih predmetov v usposobljene skupine predmetov. Ta postopek je bil preizkušen v praktičnem pristopu z različnimi predmeti (predmeti, številke) in je dal zelo dobre rezultate.
Druga metoda prepoznavanja predmetov je metoda analize na podlagi barv. Tudi ta metoda se je izkazala v praksi (zaznavanje različnih steklenic PET). Metoda, ki uporablja nevronsko mrežo, je primerna za predmete, ki se med seboj razlikujejo po obliki predmeta. Metoda barvne analize je primernejša, če imajo predmeti enako obliko, razlikujejo pa se po svoji obarvanosti.
Prva metoda uporablja nevronsko mrežo. Umetna inteligenca (AI) se uporablja pri poskusu dodeljevanja novih predmetov v usposobljene skupine predmetov. Ta postopek je bil preizkušen v praktičnem pristopu z različnimi predmeti (predmeti, številke) in je dal zelo dobre rezultate.
Druga metoda prepoznavanja predmetov je metoda analize na podlagi barv. Tudi ta metoda se je izkazala v praksi (zaznavanje različnih steklenic PET). Metoda, ki uporablja nevronsko mrežo, je primerna za predmete, ki se med seboj razlikujejo po obliki predmeta. Metoda barvne analize je primernejša, če imajo predmeti enako obliko, razlikujejo pa se po svoji obarvanosti.
Analiza barv
Nastavitve za metodo barvne analize. Tukaj so konfigurirana merila za ustvarjanje barvnih skupin. Te barvne skupine se pozneje uporabijo za prepoznavanje predmetov v postopku barvne analize.
Nevronsko omrežje
Okno za konfiguracijo nevronskega omrežja. Tu se konfigurirata dimenzija in odpornost omrežja na napake. Opredelite lahko tudi slikovne filtre, ki podpirajo prepoznavanje predmetov.
Splošne nastavitve
Omejitev predmeta z velikostjo predmeta. Omejitev najmanjšega in največjega števila slikovnih pik na predmet pomaga razlikovati med predmetom in okolico.
Osnovne nastavitve in okolje
Metoda analize nastavitev in merila za sprostitev slike. Tu lahko izberete eno od dveh razpoložljivih metod analize. Tukaj lahko nastavite tolerance za sprožitev pridobivanja slik.
Spremljanje slik na podlagi časovnika
Začetek in konec spremljanja lahko nastavite s časovnikom. Določite, kdaj naj se začne ali konča samodejna obdelava.
Spremljanje opredeljenih slikovnih območij
Območje spremljane slike lahko omejite. Na ta način se je mogoče izogniti napakam pri prepoznavanju predmetov.
Umetna inteligenca v akciji
Analiza je končana. Vse slike so bile razvrščene v pravilne razrede predmetov. Ustreznost z ustrezno skupino predmetov se izpiše v odstotkih.
Nastavitve skupine za usposabljanje
Za nadzor se prikažejo vse učne slike skupine predmetov. Slike je mogoče odstraniti iz skupine.
Konfigurabilen izhod rezultatov
Obliko in obseg izpisa rezultatov je mogoče v celoti prilagoditi. Na ta način je mogoče rezultate analize konfigurirati za nadaljnje korake obdelave. Tako je omogočena integracija v druge programe.
Prostor za usposabljanje
Dodelitev učnih slik ustreznim skupinam predmetov za postopek barvne analize. To ročno dodeljevanje je potrebno enkrat. Po usposabljanju se predmet prepozna samodejno.
