北京，2023年5月30日/美通社/——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”）今天宣布開發基于計算機視覺技術、深度學習和增強現實的混合增強智能視覺系統。該系統可以自動識别、跟蹤和分類物體，并提供實時确定、預測和決策。此外，該系統可以使用增強現實進行信息增強和交互。
混合增強智能視覺系統由四個部分組成：數據采集和預處理、特征提取、模型訓練以及實時識别和決策。這個過程分為兩個主要階段：對客觀世界信息的感知、認識和理解；另一個是自主學習、推理和決策的過程。
數據采集和預處理：目标和環境數據由視覺傳感器采集。多個傳感器組合在一起，以豐富的數據源從不同角度獲取環境信息。這減少了單個傳感器因環境變化而産生的識别誤差，使系統的傳感能力更加全面，提高了系統的可靠性和穩定性。收集的數據将進行串行處理、去噪和濾波，以及其他多級數據處理，以減少幹擾并提高準确性。并将多個傳感器獲取的信息進行融合，從多個角度進行多模态信息融合、分析和判斷，以提高系統的感知能力和識别精度。例如，圖像識别可以與激光雷達測量的距離信息相結合，以實現更準确的目标檢測。
特征提取：系統使用卷積神經網絡算法從預處理的數據中提取特征，這些提取的特征将用于訓練模型和實時識别。
模型訓練：系統根據提取的特征對機器學習算法進行訓練。訓練數據來自于在實際場景中收集的各種數據。系統可以通過自适應學習算法不斷進行自優化，提高系統對複雜環境的适應能力和智能水平。
實時識别和決策：系統實時分析和識别在實際場景中收集的數據，并根據預先訓練的機器學習模型進行預測和決策。通過自主決策和規劃功能，實現了智能控制。該系統還可以與增強現實技術相結合，實現人機交互的增強和引導。
混合增強智能視覺系統可應用于自動駕駛、智能制造、醫學和虛拟現實。在自動駕駛中，該系統可以自動識别路标、交通标志、其他車輛和行人，實現自動駕駛和智能導航，提高交通安全。在智能制造中，該系統可以實現對産品制造過程和質量的自動化檢查和分析，以提高生産效率，減少産品缺陷。該系統可以實現對醫學領域生理信号和人體數據的快速識别和分析，提高精度和準确性，從而提供更好的醫療服務。在虛拟現實中，該系統可以與AR技術相結合，實現場景和物體的實時替換、增強和虛拟顯示，為用戶提供更身臨其境的體驗。
