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Algoritmos de visão mecânica podem ser aplicados em muitos campos, incluindo, entre outros, detecção de pontos-chave de ossos humanos, mãos fora do volante, detecção de lixo rodoviário, reconhecimento de direção de tanques de mistura, inspeção final de equipamentos FCT, reconhecimento de derramamento e gotejamento, reconhecimento de tipo de carga, reconhecimento de número de chip e código QR, reconhecimento de sinais de trânsito, detecção de beira de estrada, detecção de lavagem de veículos e detecção e reconhecimento de placas de veículos.A seguir descrevemos brevemente os princípios básicos e métodos de implementação dessas aplicações.
Detecção de pontos-chave do osso humano: Este aplicativo utiliza principalmente tecnologia de aprendizado profundo e visão computacional para analisar imagens ou vídeos humanos, detectando e reconhecendo automaticamente pontos-chave do osso humano, como cabeça, pescoço, ombro, cotovelo, pulso, quadril, joelho, tornozelo, e outras partes, para estimativa de postura, análise de comportamento e outros aspectos.
Mãos fora do volante: Este aplicativo monitora as mãos do motorista fora do volante em tempo real por meio da câmera para determinar se o motorista está controlando corretamente o veículo.Isso geralmente requer o uso de técnicas de processamento de imagem e visão computacional, como subtração de fundo, detecção de objetos, etc., para obter detecção e reconhecimento de mãos.
Detecção de lixo rodoviário: Este aplicativo usa principalmente tecnologia de visão de máquina para analisar imagens ou vídeos de estradas, detectando e identificando automaticamente lixo rodoviário, como sacos plásticos, papel, etc., para manutenção e gerenciamento de estradas.
Reconhecimento de giro do tanque de mistura: Este aplicativo reconhece automaticamente a direção de giro do tanque de mistura por meio de processamento de imagem e tecnologia de visão computacional, obtendo assim o controle automático do processo de mistura.
Inspeção final de equipamentos FCT: Esta aplicação normalmente usa tecnologia de visão mecânica para inspecionar produtos e garantir a qualidade do produto.
Identificação de derramamentos e gotejamentos: Esta aplicação utiliza tecnologia de processamento de imagens e visão computacional para detectar e reconhecer automaticamente o fenômeno de derramamentos e gotejamentos em itens, a fim de obter o controle automatizado do processo produtivo.
Reconhecimento do tipo de carga: Este aplicativo utiliza principalmente tecnologia de visão de máquina para analisar imagens ou vídeos de carga, detectar e identificar automaticamente o tipo de carga e é utilizado para gerenciamento logístico e transporte.
Número do chip e reconhecimento de código QR: Este aplicativo reconhece automaticamente o número do chip e o código QR por meio de processamento de imagem e tecnologia de visão computacional, alcançando assim a rastreabilidade e o gerenciamento do produto.
Reconhecimento de sinais de trânsito: Este aplicativo usa principalmente tecnologia de visão de máquina para detectar e reconhecer automaticamente sinais de trânsito, incluindo sinais de limite de velocidade, sinais de proibição de estacionamento, etc., para navegação de veículos e direção autônoma.
Detecção de bordas de estradas: Este aplicativo usa tecnologia de processamento de imagem e visão computacional para detectar automaticamente a posição das bordas ou bordas da estrada, usada para direção autônoma e navegação de veículos.
Detecção de descarga de veículos: Este aplicativo utiliza principalmente tecnologia de visão de máquina para detectar automaticamente o processo de descarga do veículo e garantir a qualidade do processo de descarga.
Detecção e reconhecimento de placas de veículos: Este aplicativo utiliza processamento de imagem e tecnologia de visão computacional para detectar e reconhecer automaticamente números de placas, alcançando funções como gerenciamento de veículos e monitoramento de tráfego.
Reconhecimento de veículos com fumaça preta: Este aplicativo utiliza processamento de imagem e tecnologia de visão computacional para detectar automaticamente a fumaça emitida pela traseira do veículo, a fim de determinar se o veículo é um veículo com fumaça preta, e é utilizado para monitoramento e gerenciamento ambiental.
Essas aplicações requerem o processamento e análise de imagens ou vídeos, utilizando técnicas como processamento de imagens, visão computacional e aprendizado de máquina.A aplicação dessas tecnologias pode melhorar muito a eficiência da produção, a qualidade do produto, a segurança no trânsito e outros aspectos.
Algoritmos de visão mecânica podem ser aplicados em muitos campos, incluindo, entre outros, detecção de pontos-chave de ossos humanos, mãos fora do volante, detecção de lixo rodoviário, reconhecimento de direção de tanques de mistura, inspeção final de equipamentos FCT, reconhecimento de derramamento e gotejamento, reconhecimento de tipo de carga, reconhecimento de número de chip e código QR, reconhecimento de sinais de trânsito, detecção de beira de estrada, detecção de lavagem de veículos e detecção e reconhecimento de placas de veículos.A seguir descrevemos brevemente os princípios básicos e métodos de implementação dessas aplicações.
Detecção de pontos-chave do osso humano: Este aplicativo utiliza principalmente tecnologia de aprendizado profundo e visão computacional para analisar imagens ou vídeos humanos, detectando e reconhecendo automaticamente pontos-chave do osso humano, como cabeça, pescoço, ombro, cotovelo, pulso, quadril, joelho, tornozelo, e outras partes, para estimativa de postura, análise de comportamento e outros aspectos.
Mãos fora do volante: Este aplicativo monitora as mãos do motorista fora do volante em tempo real por meio da câmera para determinar se o motorista está controlando corretamente o veículo.Isso geralmente requer o uso de técnicas de processamento de imagem e visão computacional, como subtração de fundo, detecção de objetos, etc., para obter detecção e reconhecimento de mãos.
Detecção de lixo rodoviário: Este aplicativo usa principalmente tecnologia de visão de máquina para analisar imagens ou vídeos de estradas, detectando e identificando automaticamente lixo rodoviário, como sacos plásticos, papel, etc., para manutenção e gerenciamento de estradas.
Reconhecimento de giro do tanque de mistura: Este aplicativo reconhece automaticamente a direção de giro do tanque de mistura por meio de processamento de imagem e tecnologia de visão computacional, obtendo assim o controle automático do processo de mistura.
Inspeção final de equipamentos FCT: Esta aplicação normalmente usa tecnologia de visão mecânica para inspecionar produtos e garantir a qualidade do produto.
Identificação de derramamentos e gotejamentos: Esta aplicação utiliza tecnologia de processamento de imagens e visão computacional para detectar e reconhecer automaticamente o fenômeno de derramamentos e gotejamentos em itens, a fim de obter o controle automatizado do processo produtivo.
Reconhecimento do tipo de carga: Este aplicativo utiliza principalmente tecnologia de visão de máquina para analisar imagens ou vídeos de carga, detectar e identificar automaticamente o tipo de carga e é utilizado para gerenciamento logístico e transporte.
Número do chip e reconhecimento de código QR: Este aplicativo reconhece automaticamente o número do chip e o código QR por meio de processamento de imagem e tecnologia de visão computacional, alcançando assim a rastreabilidade e o gerenciamento do produto.
Reconhecimento de sinais de trânsito: Este aplicativo usa principalmente tecnologia de visão de máquina para detectar e reconhecer automaticamente sinais de trânsito, incluindo sinais de limite de velocidade, sinais de proibição de estacionamento, etc., para navegação de veículos e direção autônoma.
Detecção de bordas de estradas: Este aplicativo usa tecnologia de processamento de imagem e visão computacional para detectar automaticamente a posição das bordas ou bordas da estrada, usada para direção autônoma e navegação de veículos.
Detecção de descarga de veículos: Este aplicativo utiliza principalmente tecnologia de visão de máquina para detectar automaticamente o processo de descarga do veículo e garantir a qualidade do processo de descarga.
Detecção e reconhecimento de placas de veículos: Este aplicativo utiliza processamento de imagem e tecnologia de visão computacional para detectar e reconhecer automaticamente números de placas, alcançando funções como gerenciamento de veículos e monitoramento de tráfego.
Reconhecimento de veículos com fumaça preta: Este aplicativo utiliza processamento de imagem e tecnologia de visão computacional para detectar automaticamente a fumaça emitida pela traseira do veículo, a fim de determinar se o veículo é um veículo com fumaça preta, e é utilizado para monitoramento e gerenciamento ambiental.
Essas aplicações requerem o processamento e análise de imagens ou vídeos, utilizando técnicas como processamento de imagens, visão computacional e aprendizado de máquina.A aplicação dessas tecnologias pode melhorar muito a eficiência da produção, a qualidade do produto, a segurança no trânsito e outros aspectos.
