稀疏建模在低功耗嵌入式视觉应用中提供了不同的AI方法

人工智能（AI）对视觉检测系统具有巨大影响，因为它为机器提供了一种在不需要人类投入方式的情况下排序数据的能力。然而，传统AI有一些缺点，用于目视检查。这些包括：

• 大量数据：基于视觉的人工智能系统全面处理图像的每个部分。这需要很多计算能力，这可以使过程慢，数据密集，昂贵。这也使AI系统在嵌入式系统中适合，这是机器视觉应用的重要组成部分。
• 需要大量输入：人工智能需要大量的图像，以便做出准确和可靠的预测。这需要很多时间，能量和数据存储来实现。它还使传统的AI系统慢慢慢。

稀疏建模ai.

稀疏建模是一个替代AI系统，需要更少的数据，因为它专注于识别特定功能而不是处理整个图像。稀疏建模可以不断调整和恢复不同的条件，如照明，振动，甚至完全不同的图像组合物。

由于稀疏建模较少计算机密集型，因此它是许多不同行业中嵌入式机器视觉系统的节能解决方案。

稀疏建模AI对机器视觉的应用

以下是稀疏建模AI用于机器视觉的一些应用：

• 医疗业：稀疏建模AI可用于更有效地处理视觉医学成像数据，特别是X射线。这种稀疏建模的能力仅关注X射线的基本特征，可以帮助医疗专业人员识别伤害和缺陷更快。
• 制造业：稀疏建模AI可以生产质量控制视觉检测系统，这些系统需要极少的图像训练 - 低至50开始。这有助于降低拒绝率，这对于改善制造公司的底线至关重要。

除了这些特定的应用程序外，目前采用机器视觉系统的任何公司都可能受益于稀疏建模AI，特别是由于其能够使资源远远较少的预测而不是传统的AI。

有关此主题的更多信息，通过阅读我们的途中了解更多关于市场上最令人兴奋的新技术之一的信息嵌入式愿景资源部分。