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欧洲外围网站有哪些 通过首先检测数据中的简单模式(例如图像中的边缘或语音中的声音)

时间:2019-11-05 03:53供稿单位:织梦58打印字号:

  Outfield Technologies是一家位于剑桥的农业手艺草创公司,运用无人机和人为智能来援手果农最大化果园作物的收获。Outfield Technologies的首创人Jim McDougall和Oli Hilbourne不停正在与博士合作。该系机械智能实行室的学生汤姆·罗迪克(Tom Roddick)开发了他们的手艺能力,从而可能通过无人机对宏大的苹果园举行考察来推算树上的花朵和苹果。

 

  Outfield商业总监Jim McDougall诠释说:“对着花的正确评估或对收获的估量可使种植者提逾越产力,可持续性和环境友好性。”“我们的航空影像分析着沉于产量估算,而且正在邦际上都受到追捧。我们正在水果畛域面临的最大问题之一便是正确的产量预测。该系统是与种植者一路开发的,用于打算劳力,物流和储存。统统行业都须要它,以打算市场营销和分销,并确保货架上老是有苹果。目前20%的估算是由种植者做出的,他们的工作十分精彩,但果园的变动却令人难以相信,并且估量往往是谬误的。这将导致收入耗损,功课效率低下,并可以导致未售出作物的大宗糜费。”
 

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用3D推算机沉建的英邦果园于2019年4月着花。图片提供:剑桥大学

 

  表场的鉴别步骤是博士论文研讨的精彩使用。罗伯托·西波拉(Roberto Cipolla)教授指导的学生汤姆·罗迪克(Tom Roddick)正正在研讨钟祝Tom是推算机视觉和机械人手艺幼组的成员,该幼组努力于通过人为神经网络(ANN)运用深度进修步骤,努力于人为智能和机械进修。

 

  人为神经网络是一种模拟人脑的松散建模的推算系统,旨正在鉴别模式。他们通过象征或聚类原始输入来诠释感官数据。他们鉴别出的模式是数字阵势,全体实活着界的数据(蕴含图像,音响,文本或工夫序列)都将转换为数字阵势。

 

  这样的系统通常通过度析示例来“进修”执行任务,而无需运用特定于任务的规则举行编程。比方,正在图像鉴别中,可以提现的电竞app,ANN可以会通过度析已被手动象征为“苹果”或“没有苹果”的示例图像,并运用结果来鉴别其他图像中的苹果,从而学会鉴别包括苹果的图像。他们正在没有任何苹果先验知识的状况下举行此操作,比方,苹果的色彩或形态。相反,他们会根据所处理的示例主动天生鉴别特性。

 

  通过起首检测数据中的单一模式(比方图像中的边沿或语音中的音响),然后逐步构建观点的档次结构,直到复杂的特性(如面容或句子)呈此刻网络中,人为神经网络才干举行聚类和分类。人为神经网络步骤的最初指标是以与人脑一样的方式解决问题。可是,跟着工夫的流逝,当心力已经搬动到执行特定任务上。人为神经网络已用于多种任务,蕴含推算机视觉,语音鉴别,机械翻译,社交网络过滤,棋哦菸戏和视频逛戏以及医疗诊断。
 

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图源:剑桥大学

 

  正在攻读博士学位时期,汤姆(Tom)不停努力于主动驾驶,研讨通过摄像头捕获的街路场景,为每个元素增多注解和标签。他指出了汽车,行人,可以提现的电竞app,谈边等的位置。为此,可以提现的电竞app,他运用了一种称为语义宰割的工具来象征每个独自的像素,从而对正正在发作的事情有一个较高的了解。表场须要正在果园照片中鉴别苹果和花朵,而做到这一点的一种步骤是运用这种语义宰割步骤。

 

  Outfield数据征集步骤的另一个方面是查明无人机正在职何时分都正在哪里,另有另一条推算机视觉集合正在当地化上,能够算出您活着界上的位置以及正正在查看的本质。校友Kesar Breen,独立机械进修和推算机视觉照拂,他已经花了很多工夫为Jim和Oli提供倡议。Kesar援手他们概述了可用于果园建模和分析的手艺,以寻得农作物正在那边,并起草了一种拥有工夫框架和要求的潜正在算法。凯萨尔说:“ Outfield正正在运用少许风趣但颠末验证的手艺来处理十分沉要的事情,以解决一个沉要的业务问题。我以为这很可以正在商业上可杏祝”

 

  正在道到他与Outfield的工作时,Tom说:“ Outfield的语义细分需求有少许十分详尽的纤细之处,比方,从研讨的角度来看,这些纤细之处十分风趣。我习惯查看图像以鉴别大型物体,比方汽车,容易发明,可是Outfield占有的是这些宏大的果园鸟瞰图,这些图罕见百万个像素,它想检测每朵着花的花朵或每片水果来推算此中有多少。若何有用,强大地做到这一点,以便可能分别相似的器材;这是树上的苹果?还是地上的苹果?”

 

  吉姆说:“英邦占有世界上少许最好的手艺和最好的手艺科学家。我们目前正正在举行beta测试,此中蕴含将该模型与除苹果除表的其他农作物一路运用。“我们为未来两到三年拟订了强有力的打算,我们将正在2019年10月起头一轮投资,以期正在2020年第一季度完成。这将使我们可能全职投入更多团队,并大规模测试产品明年正在新西兰和英邦。

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