Al ingresar a la industria de la visión artificial, ¿es difícil aprender la tecnología visual?
No es difícil ingresar a la industria de la visión artificial, pero si desea aprender bien la tecnología de la visión artificial, debe dominar los siguientes conocimientos y habilidades:
1. Conceptos y principios básicos: primero, debe comprender la visión artificial. Conceptos y principios básicos: incluidos los conocimientos básicos en procesamiento de imágenes, visión por computadora, aprendizaje automático y otros campos relacionados.
2. Aprenda los conceptos básicos del procesamiento de imágenes: aprenda los conceptos básicos del procesamiento de imágenes, incluida la transformación, filtrado, mejora, restauración de imágenes y otras tecnologías, así como métodos de análisis de imágenes como segmentación de imágenes, detección de bordes, y extracción de características.
3. Dominar los algoritmos de visión técnica: aprenda y domine los algoritmos de visión artificial, incluida la detección, el reconocimiento, el seguimiento de objetivos y otros algoritmos, así como la aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo en visión artificial.
4. Competente en herramientas de software de visión: aprenda y domine las herramientas de software de visión artificial, como Halcon, OpenCV, PCL, etc. Estas herramientas pueden ayudarle a implementar rápidamente aplicaciones de visión artificial.
5. Experiencia práctica en proyectos: profundice su comprensión y capacidades de aplicación de la tecnología de visión artificial a través de la experiencia práctica en proyectos. Puede encontrar algunos proyectos reales para practicar y practicar para mejorar su propio nivel de habilidad. Por ejemplo, la "Plataforma de capacitación en monitoreo inteligente AI +" (AI-Monitor) es una plataforma de capacitación en ingeniería diseñada para inteligencia artificial y otras especialidades relacionadas. Este producto se basa en el marco de aprendizaje profundo de TensorFlow, que es la corriente principal en la industria. Al mismo tiempo, a través de tecnología de visión artificial y tecnología de computación de vanguardia para satisfacer las necesidades de diversos escenarios, como seguridad, monitoreo, seguimiento e identificación en el campo visual, la plataforma tiene un chip de red neuronal incorporado que puede ejecutar tales modelos localmente. como redes neuronales convolucionales, y detecta automáticamente retratos en transmisiones de video en tiempo real según el modelo. Haga coincidir e identifique, y una vez coincidente, el seguimiento del objetivo se puede realizar automáticamente
6. Últimas tendencias tecnológicas: preste atención a las últimas tendencias tecnológicas y de desarrollo en el campo de la visión artificial, y podrá asistir a conferencias académicas, leer literatura relevante y seguir las actualizaciones de la industria y otros métodos para mantenerse al día con los últimos desarrollos tecnológicos. /p>