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边界识别

发布日期:2024-03-20 来源:欧宝APP官方网站

  日前,小米宣布旗下米家品牌的新一代全能扫拖机器人M30 Pro正式上市销售。此次产品升级主打“毛发切割”与AI算法提升两大卖点,分别针对长毛缠绕和环境识别两大用户痛点进行了创新。通过新技术与新功能的加

  新一轮消费升级背景下,行业个性化、柔性化生产制造的需求愈加迫切。复合机器人集合“手、脚、眼、脑”多种功能特性,慢慢的变成为应对客户日渐增长的柔性化需求的关键设备。

  信息化、智能化是未来产业高质量发展的大势所趋,外卖配送和快递亦是如此。只不过“机器换人”并非一朝一夕就能在整个产业流程上实现,在现实中,“换人”的方式,往往是随着产业升级而一步一步地实现。虽疫情的反复,用送餐机器人代替服务员送餐的餐厅似乎多了起来

  视觉导航是指通过摄像机对周围环境进行图像采集,并对图像进行滤波和计算,完成自身位置确定和路径识别,并做出导航决策的一种导航技术。在移动机器人行业,近几年,在SLAM技术的基础上,视觉导航应用正在逐渐增多

  仙工智能识别料笼需要依赖二维码,为何需要使用二维码识别?视觉传感器作为一种能获取丰富纹理和色彩的传感器,在识别和定位方面能起到很大的作用,如果直接去识别料笼,在不提升控制器计算性能的前提下难度较大

  一、为何需要进行形状识别?货架的摆放不是一直都能固定在某个位置上的,当AGV要对货架进行一些拉取或者顶升等操作时,需要精准的知道货架的位置,此时AGV自身在地图上的定位是准确的,但是货架的位置在地图上却是未知的,这样我们应该对货架进行识别来确定货架的位置

  # 为什么需要行人跟随功能?一些人机混合工作的场景中,需要可以自动跟随人前进的 AGV,在人停下挑选产品时,AGV 也可自动停住接货,便捷搬运、快速取放货,解放人力!# 仙工智能行人跟随方式通过两种方式实现行人跟随:使用反光贴和不使用反光贴

  欢迎来到识别专栏的第二篇技术专题文章-栈板识别!全文将详细讲解栈板识别的各项技术要点。文章较长,请耐心观看哦~阅读前,如您对栈板还有任何疑问可以戳这里了解栈板。另:文中托盘及栈板均指栈板。一、使用场景

  一、料架识别的应用场景为何需要进行料架识别?因为料架不是一直都能固定摆放在某个位置上。AMR 对货架进行拉取或顶升等操作,需要精准货架位置。地图可准确定位 AMR,却无法定位料架所在位置,所以要进行料架识别,以确定料架的位置

  说到扫地机器人,目前市面上种类非常之多,在京东上搜索“扫地机器人”,能够正常的看到不同价位不一样的品牌的产品,低的可以到两三百元,高的可以超万元,有些小伙伴可能会不知所措,买哪一款好呢?

  对于2020来说,疫情一定是不能不提及的话题,它的出现改变了很多领域和行业,也导致有些行业因此受挫,有些领域带来利好。其中最直接带来红利的就是医疗行业,无论是政策上,还是资本倾斜程度,都让医疗行业成为了最近火热的领域之一。

  10月28日,以AI为主题的“OFweek 2020(第五届)人工智能技术创新论坛”在深圳成功召开。会上,清华大学电子工程系苏光大教授就算法、系统、标准、应用四方面深度讲解了人脸识别技术的发展态势

  10月28日,以AI为主题的“OFweek 2020(第五届)人工智能技术创新论坛”在深圳成功召开。会上,清华大学电子工程系苏光大教授就算法、系统、标准、应用四方面深度讲解了人脸识别技术的发展态势

  “墨子(Mozi)作业机器人”专门为“写作业”场景而生,服务于家庭教育,能有效解决孩子学习无人辅导、家长无精力看管、老师重复批改作业等现实问题,可提供“千人千面,因材施教”的定制化教育方案,解决家庭教育痛点。

  卡内基梅隆大学(CMU)的研究小组最近进行了一项研究,探讨了用声音+动作+视觉(sound-action-vision)来开发具有更先进传感功能的机器人的可能性。

  自从各行业将AI技术作为一项智能工具大范围的应用于业务场景中,我们就经常能在生活中见到各类新奇的黑科技。这当中,机器人无疑是最为引人关注的一种应用,其种类也十分丰富,比如餐饮机器人、政务机器人、酒店机器人、农业机器人、军用机器人等等。

  从最早的超声波定位和随机碰撞定位到如今的激光SLAM定位,智能扫地机器人上的环境感知技术慢慢的变强大,其机身尺寸也在不断朝着小型化的方向发展。目前,在成熟的激光导航等技术的加持下,扫地机器人已经能够自主完成房间的内部建模,从墙壁到大家具的位置都能准确扫描,丝毫不需要过多的担心有一丝疏漏

  精准的农田边界与面积数据,是实现农业无人化、标准化、规模化生产的基础,有了它,智能农机设备才能进行精准、高效的作业;种植主才能精确的规划农业生产资料,避免浪费;社会化农机服务作业才能提供精确的收费标准和依据。

  如今,在我们的生活、消费场景中,人脸识别技术正慢慢的变多地被使用。近日,“中国人脸识别第一案”正式开庭审理,受到了业内人士与公众的广泛关注。这起案件源于浙江某大学副教授因为不愿意使用人脸识别,而以侵犯隐私权将杭州野生动物世界告上法庭

  乘着人工智能崛起的东风,近年来生物识别技术发展迅速,以人脸识别为代表的一系列细分领域“开疆扩土”,市场拓展持续推进。这一周里,人脸识别热度突然暴涨,原因却是因为几大美国科技巨头先后宣布“拒绝”人脸识别

  在电影《阿丽塔》中,失去了手臂的小女孩因为装上了两只机械手而获得了新生。在真实的生活中,AI仿生手不仅能帮助伤残人士重获生活、劳动的能力,还能在高危工作环境中成为人类身体的“外挂”。在近日的产业AI公开

  目前,美国爆发的“Black Lives Matter”运动仍在持续。鉴于这场运动中明显的种族主义元素,近日IBM公司CEO宣布该公司将正式退出人脸识别研发技术。该公司认为,人脸识别技术可能会在某些层面涉及种族与性别歧视

  6月8日,IBM官网公布了首席执行官阿里德·克里希纳(Arvind Krishna)致美国国会的一封信,宣布不再提供通用的人脸识别或分析软件。另据外国媒体报道,IBM表示也不会再继续开发或者研究相关技术。

  5月25日消息,美国商务部于上周五宣布把33家中国企业及机构纳入“实体清单”,理由是这些实体协助中国政府监视尔族,或与大规模杀伤性武器有关,并且与中国军方有联系。5月22日,美国商务部发布了两份新闻稿,公开宣布7家企业和2家机构即将被纳入(impending addition)商务部的实体清单

  伴随着游戏行业的加快速度进行发展,未成年人沉迷在线游戏、过度消费等现象慢慢的变成为舆情重点和社会焦点之一。尤其是今年特殊情况导致了大量玩家宅在家中,未成年人对手游沉迷的隐患更引人关注。近期网上频频出现未成年人玩游戏充值过度的情况,金额多则高达数万元

  面对突如其来的疫情,从前期的防控到后期的复工,社会的运行突然对无接触有了极高的需求,这也催生了机器人在防疫复工方面的需求,无论是医院、社区还是交通枢纽,都出现了机器人协助防疫的身影。这些机器人到底是如何开发出来并投入使用

  Google近日发布了全新的移动端3D识别方案Objectron,该方案可在2D图像中发现物体并通过AI模型估算其位置、方向和尺寸。Google表示,Objectron对机器人技术、无人驾驶汽车、图像检索和AR技术影响深远,例如,其能够在一定程度上帮助工厂车间的机器人实时规避障碍

  高新兴集团自主研发出升级版5G警用巡逻机器人,可实现红外线米以内快速测量体温,并识别过往人员是否戴口罩。

  中国工信部就《关于促进网络安全产业高质量发展的指导意见》公开征求意见。征求意见稿提出,支持构建基于商用密码、指纹识别、人脸识别等技术的网络身份认证体系。征求意见稿还指出,到 2025 年,将培育形成一批年营

  麻省理工学院和普林斯顿大学的研究人员设计了一款拥有较高肢体灵活性的机器人系统,识别并抓取物体将不再是问题。

  本文编译自国际电工委员会(IEC)于2019年3月发布的报告《AI将赋能哪些行业》,报告描述了人工智能当前使用的主要系统、技术和算法,并指出了它们有助于解决哪一些类型的问题以及面临的主要挑战。

  在更深层次的“情绪”识别上,人工智能正在让你脸上的表情,成为一种新的“经济模式”。

  教育领域关于人工智能的讨论也颇热闹,热情也非常高。人工智能到底为教育带来哪些影响呢?AI会在教育里有着怎样的边界和想象,可以让我们思考。

  人们总是觉得机器冷冰冰的,不食人间烟火,而情绪情感识别则真正为人们搭建起了与他人沟通的桥梁。如果机器能识别面对对象当下的情绪,就能更好地做出一定的反应。情绪识别也是AI领域里的热门研究课题。

  小觅智能双目深度相机系列,坚持以“双目+IMU+结构光”融合方案为核心,并针对不一样应用场景优化,选配最佳的硬件组合,在服务机器人、扫地机器人、安防机器人、无人车、ADAS等领域都有着广阔的应用前景。

  作为人工智能技术的一个代表,人脸识别技术今天已然浮现在大量应用场景中。随着这项科技的应用逐步增多,围绕人脸识别技术的种种质疑和争议也多了起来。

  语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言?本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。

  杭州运河广场,一个智能识别人脸、可实现AI人脸迎宾的服务机器人吸引了不少人气。这是上城区公安分局小营综合服务大厅“上班”的“小远”机器人,日前专程赶赴杭州公安110警营开放日活动现场,到“最多跑一次”专区,为群众提供身份证补办、咨询等智能服务。

  人们可以同时打开8个网站、数份文档和一个交友软件,即使正在专心处理其中一件事,只要突然收到一条回复或更新提醒,也能快速安排。对机器而言,要在同一时间完成这样的任务显然有点困难,因此,多任务处理一直被视为人类独有的技能点。

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