크레이지 슬롯 및 생성 크레이지 슬롯로 컴퓨터 비전 변환

크레이지 슬롯 및 생성 크레이지 슬롯로 컴퓨터 비전 변환

기존의 컴퓨터 비전 기술은 이미지와 비디오를 해석하기위한 수동 기능 추출 및 고전적인 알고리즘에 의해 구동되었지만, 현대 컴퓨터 비전은 엔드 투 엔드 딥 러닝 모델과 생성 크레이지 슬롯 (Gen크레이지 슬롯)의 영향을 받았습니다. 이것은 자율 주행, 물체 식별 및 작업장 안전과 같은 사용 사례에 대한 가능성을 의미합니다.

2032 년까지 Global Computer Vision 시장 규모는 203 억 3 천만 달러에서 175.72 억 달러로 8 배 이상 증가 할 것으로 예상됩니다.[1]크레이지 슬롯와 컴퓨터 비전의 빠르게 진화하는 환경은 싱가포르 경찰을위한 카메라가 장착 된 순찰 로봇과 같은 산업 전반에 걸쳐 매우 다양한 응용 프로그램을 초래하고 있습니다.[2]ST 엔지니어링, 아부다비 최초의 다중 모드 지능형 교통, 수도의 도시 교통 전략의 일부로 구현되었습니다.

컴퓨터 비전의 진화

초기 컴퓨터 비전 시스템은 수동으로 엔지니어링 된 기능에 의존했으며, 특정 작업에는 효과적이지만 동적 및 비 구조적 환경에 적응할 수 없기 때문에 제한되었습니다..

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딥 러닝의 출현은 타임 라인의 중추적 인 변화를 나타 냈습니다. 이미지에서 기능을 자동으로 추출 할 수있는 신경망을 훈련시키기 위해 대형 데이터 세트와 강력한 GPU를 활용하여 수동 개입의 필요성을 줄였습니다.

2020 년 이래로 비전 및 텍스트 모델의 초기 통합이 컴퓨터 비전 환경을 재구성하기 시작했습니다. 2022 년까지 Transformer Architecture 및 Massive Data Pre-Tr크레이지 슬롯ning의 성공은 Gen크레이지 슬롯가 주목을 받았습니다.

비전과 텍스트 모델 사이의 시너지는 그 이후로 크게 강화되어 컴퓨터 비전 작업에 혁명을 일으켰습니다. 이 퓨전은보다 정교한 이미지 이해, 객체 감지 및 장면 해석을 가능하게했습니다.

재사용 가능한 모듈 빌딩

St Engineering에서는 GEC (Group Engineering Center) 내에서 차세대 기술의 힘을 활용하여 고급 비디오 분석 및 크레이지 슬롯 모델이 실제 솔루션으로 개발, 테스트 및 통합되어 실제 문제를 해결합니다..

Wang Shuya, 엔지니어, 비디오 분석, GEC는 크레이지 슬롯가 컴퓨터 비전에 어떻게 기여할 수 있는지, 크레이지 슬롯의 서브 세트 인 시각적 콘텐츠를 이해하는 데 중점을 둡니다..

"수년에 걸쳐, 우리의 기술은 간단한 윤곽 인식에서 복잡한 장면 이해로 진화했습니다.이 분야는 빠르게 성장하고 있지만 모든 최신 기술, 모델, 데이터 세트 및 하드웨어를 추적하기 위해 노력합니다.".

"우리는 정교한 크레이지 슬롯 모델을 개발하기 위해 RGB 카메라, 적외선 카메라, 깊이 감지, Lidar 및 Radar를 포함한 다수의 센서를 활용하여이를 수행합니다.".

GEC에서 이러한 기술은 컴퓨터 비전 진화의 주요 동인 역할을하는 도구 및 플랫폼의 앙상블 인 재사용 가능한 모듈로 개발되었습니다. 그런 다음 이러한 모듈은 모든 솔루션에서 다양한 응용 프로그램을 전원으로 전력을 공급하여 조직 전체의 혁신을 가속화하도록 커스터마이징하고 확장 할 수 있습니다.

개념에서 제품으로 간격을 브리징

사용자 경험은 시장에서 시각적 크레이지 슬롯 솔루션의 성공을 보장하는 데 큰 부분입니다. Nah Wu, Principal Engineer, Video Analytics, GEC는 크레이지 슬롯 통합의 실제 측면에 중점을 둡니다.

"우리는 재사용 가능한 모듈을 가져 와서 특정 사용 사례에 대한 다른 기술 스택으로 제품을 생산하는 방법을 분석합니다. 우리의 목표는 이러한 기술을 매일 최종 사용자에게 사용하고 사용하기 쉽게 만드는 것입니다.".

"국경 액세스 제어, 생체 인식 또는 고객 출석 추적을위한 것인데, 우리의 작업은 사용 사례를 식별하고 확장 성, 비용 효율성 및 원활한 기능을 보장하는 것입니다."Nah Wu는 공유했습니다..

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크레이지 슬롯 모델이 이론적으로 건전 할뿐만 아니라 실질적으로 배포 할 수 있는지 확인하기 위해 낮은 대기 시간과 높은 확장 성을 달성하기 위해 엄격한 테스트를 수행합니다.

“도전은 사용자가 검색을 수행 할 때 모든 것이 제대로 흐르고 확장 될 수 있도록하는 것입니다. 더 높은 정확도와 비용 절감을 달성하기 위해 오래된 기술을 다시 생각하는 것입니다.”

AGIL® 비전 : 비디오 인텔리전스의 도약

GEC의 VisionX 재사용 모듈에 의해 구동Agil Vision보안 및 위협 관리, 군중 관리, 객체 감지 및 연기 및 화재 감지를 포함한 감시 사용 사례에 배치 할 수있는 혁신적인 도구에서 크레이지 슬롯와 Gen크레이지 슬롯 기능을 결합합니다.

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이 모듈이 구축되기 전에 이러한 모델은 6 개월의 리드 타임이 필요합니다. 그러나 이제는 한 달 이내에 파트너와 고객을 위해 설정할 수 있습니다.

비디오 피드에서 객체 검색과 같은 여러 단계가 필요한 작업을 단일 명령으로 완료 할 수 있습니다. AGIL Vision은 복잡한 검색 프로세스를 관리 가능한 작업으로 단순화하여 프로세스를 간소화합니다.

기존 비디오 분석 엔진은 기본 추적 및 탐지 기능을 제공하며 종종 사전 정의 된 시나리오로 제한됩니다. Agil Vision은 혁신적인 객체 감지 및 자동 비디오 이해와 같은 고급 기능으로 이러한 기능을 향상시켜보다 정확하고 유연하며 복잡한 시나리오를 처리 할 수 ​​있습니다.

"이전 객체 감지 및 분류 엔진의 상당한 도약입니다. 우리의 모델은 방대한 데이터 세트에서 미리 훈련되어 과도한 훈련없이 열린 어휘 객체 감지와 같은 기능을 가능하게합니다.".

"이러한 기능은 데이터 수집 및 교육 시간을 단축 시켰으며 구현 및 배포를 몇 달에서 몇 주까지 줄였습니다."라고 설명했습니다.

에이전트 크레이지 슬롯의 앞으로의 길

인공 요원이 생각을 모방하고, 적응하고, 심지어 개선 할 수있는 세상을 상상해보십시오. 복잡한 목표를 설정하고 이러한 목표를 달성하기 위해 조치를 취하기 위해 설계된 Agentic 크레이지 슬롯, 컴퓨터 비전과 그 밖의 가능성의 세계를 열어줍니다.

기회는 끝이 없습니다. 에이전트 크레이지 슬롯를 통해 우리는 기계에 3D 객체를 이해하고 인간의 작업을 자동화하도록 가르치고 있습니다.

컴퓨터 비전의 다음 장을 환영하는 Shuya는 실제 크레이지 슬롯의 실제 도전에 대한 시각적 크레이지 슬롯 혁신에 대한 에이전트 크레이지 슬롯의 영향에 대해 긍정적입니다.

"단지 탐지하는 대신, 우리는 적극적인 해석과 응답으로 나아가고 있습니다. 다음 시대는 관찰뿐만 아니라 이해하고 반응하는 컴퓨터 비전 시스템을 보게 될 것입니다.”.

이 시스템은 상황에서 시각적 데이터를 해석하고, 정보에 입각 한 결정을 내리고, 적절한 응답을 시작합니다. 본질적으로, 우리는 에이전트 크레이지 슬롯의 목적 중심의 특성을 활용하여 일상적인 작업을 보완하고 컴퓨터 비전 기능을 새로운 높이로 향상시킬 수 있습니다.


[1]Fortune 비즈니스 통찰력. (2025, 1 월 13 일).컴퓨터 비전 시장 규모, 동향 기사보기
[2]Sun, D. (2023 년 6 월 16 일).싱가포르 전역에 배치 할 경찰 로봇; 두 명은 이제 Changi 공항 T4를 순찰합니다.The Str크레이지 슬롯ts Times.기사보기