北京，2023年7月17日/PRNewswire/——全球領先的全息增強現實（AR）技術提供商WiMi全息雲股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布開發基于人工智能和機器學習的新圖像處理技術。該技術可以提高圖像處理的準确性和效率，并擴展圖像處理的應用範圍。該技術通過深度學習技術處理圖像，使用卷積神經網絡（CNNs）從圖像中提取特征。這些特征可以用于圖像分類、目标檢測和圖像分割任務。WiMi引入了殘差網絡（ResNet）和注意力機制等深度學習技術，以進一步提高準确性。通過使用細胞神經網絡和遞歸神經網絡（RNN）進行深度學習和特征提取，WiMi實現了圖像的自動分類和識别。WiMi還使用諸如分割網絡之類的技術來自動進行圖像分割和定位，并實現對圖像中特定區域的自動處理和分析。
此外，WiMi使用生成對抗性網絡（GAN），這是一種深度學習模型，學習如何生成具有真實感的圖像，以提高圖像質量。條件GAN（cGAN）的使用允許生成符合用戶需求的圖像。這使得WiMi開發的技術能夠在圖像處理期間對圖像提供更精确的控制，同時提高圖像的質量。
WiMi将這項技術開發為一個集成系統，将深度學習技術和算法與額外的工具和接口集成在一起。這有助于用戶快速使用該系統并實現他們的應用程序需求。它可以用于圖像處理、分析和預測。該系統可以處理各種類型的圖像數據，例如2D圖像和3D點雲數據，包括來自自然場景的圖像、醫學圖像和遙感圖像。此外，該系統支持處理不同模态的圖像，如灰度、彩色和多光譜圖像。此外，當處理具有不同分辨率的圖像時，可以自适應地調整處理流程以适應不同的分辨率。該系統還具有強大的可擴展性和适應性：通過将分布式計算和異構計算相結合，可以實現高效的并行計算和數據交換，提高處理速度和效率。該系統适用于各種硬件平台，包括CPU、GPU和FPGA，可以部署在多個操作系統和開發環境中。
WiMi将能夠應用于許多領域。例如，醫學圖像處理可以幫助醫生更準确地診斷疾病，視頻監控系統可以提高圖像識别的準确性和速度。基于人工智能和機器學習的圖像處理技術取得了許多突破和創新，具有廣闊的應用前景和商業價值。該技術将在圖像處理中發揮越來越重要的作用，幫助人們更好地理解和應用圖像數據，促進人工智能和機器學習技術的發展和應用。
