بینایی ماشین چیست؟

بینایی ماشین یا Machine vision شاخه ای از هوش مصنوعی است که کاربرد اصلی آن در نحوه ارتباط و تعامل سیستم بینایی چشم انسان با ابزارهای هوش مصنوعی می باشد. انجام پروژه های بینایی ماشین نقش مهمی در قابلیت تشخیص و تفسیر تصاویر و ویدئوها دارد. هدف از طراحی بینایی ماشین استفاده از ابزارهای برنامه نویسی و سخت افزاری برای تشخیص فعالیت مرتبط با چشم انسان است. بینایی ماشین به کامپیوترها اجازه می دهد تا تصاویر و ویدئوها را به صورت خودکار تشخیص دهند و تحلیل کنند. این فناوری بر اساس الگوریتم های یادگیری عمیق، شبکه های عصبی و الگوریتم های یادگیری ماشینی کار می کند و در بسیاری از حوزه های مختلف مانند پزشکی، خودرو، امنیت، صنایع استفاده می شود.هدف اصلی از طراحی از بینایی ماشین پردازش تصویر دو بعدی دیجیتال برای بازسازی محیط پیرامونی می باشد بینایی ماشین در حوزه هوش مصنوعی دقیقا همان کاری را انجام میدهد که چشم انسان در محیط واقعی انجام میدهد یکی از اصلی ترین کاربردی بینایی ماشین در تشخیص اجسام و پیدا کردن عیوب در بین آنهامی باشد این علم بیشترین استفاده را در حوزه صنعت دارد به طور مثال برای پیدا کردن میوه های سالم از ناسالم و همچنین کالا و قطعات سالم از ناسالم مورد استفاده قرار میگیرد. سیستم های بینایی ماشین به طور معمول شامل حسگرهایی از طریق دوربین ها می باشد که اطلاعات را دریافت کرده و پردازش های لازم را انجام میدهد امروزه انجام پروژه های بینایی ماشین نقش کاربردی در پیدا کردن اجسام و قطعات مناسب در صنعت ایفا می نماید.

بسیاری از دستگاه ها و قطعات صنعتی که با چشم انسان به صورت مستقیم در ارتباط هستید در صورت استفاده از الگوریتم های بینایی ماشین میتواند به صورت هوشمندانه همه این کارها را انجام داد در سیستم های بینایی ماشین به صورت مستقیم الگوها یادگرفته که چطور مسیرهای چشمی انسان را دنبال کرده و در نهایت خروجی مدنظر را انجام بدهند به عنوان مثال یک سیستم بینایی ماشین تشخیص چهره می  باشد که به راحتی میتواند از میان حجم انبوهی از تصاویر تصویر موردنظر را انتخاب نماید بینایی ماشین امروزه در حوزه های مختلف نظامی و صنعتی و هوایی استفاده فراوان دارد به عنوان مثال دروبین ثبت تصاویر هوایی با استفاده از الگوریتم های بینایی ماشین تصاویر را پردازش کرده و در نهایت خروجی نهایی را به اپراتور ارسال می نماید در صنعت نظامی با دوربین هایی که بر روی سلاح نصب میشود میتوان راه یابی دقیق هدف را انجام داد کاربرد بینایی ماشین امروزه در تمامی حوزه ها گسترش پیدا کرده است و بر هیچ کس استفاده از این سیستم ها پوشیده نیست شاید اهمیت بینایی ماشین را بتوان در ردیابی دقیق یک هدف با قدرت برابری چشم انسان دانست.

 

متلب پروژه چه نوع پروژه های بینایی ماشین را میتواند انجام دهد؟
انجام پروژه بینایی ماشین با متلب
انجام پروژه درسی بینایی ماشین
انجام پروژه بینایی ماشین با پایتون
انجام پروژه کلاسی بینایی ماشین

مراحل پیاده سازی سیستم های بینایی ماشین

1- جمع آوری داده ها: در  در گام اول داده های لازم برای آموزش الگوریتم های بینایی ماشین که همان جمع آوری تصاویر می باشد انجام شود

2- پیش پردازش داده ها: در گام دوم باید داده های جمع آوری شده پیش پردازش می شوند

3- آموزش الگوریتم های بینایی ماشین: گام سوم از مهم ترین قسمت های پیاده سازی بینایی ماشین است که، الگوریتم های بینایی ماشین با استفاده از داده های پیش پردازش شده آموزش داده می شوند

4- پیاده سازی سیستم سخت افزاری : سیستم های بینایی ماشین به طور معمول از تجهیزات سخت افزاری برای شناسایی اجسام استفاده می نمایند

5- ارائه یک مدل : در گام پنجم می بایست یک مدل مناسب که برای مبنای الگوهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است برای سیستم مورد نظر طراحی شود

6- ارزیابی عملکرد الگوریتم: در گام بعدی، عملکرد الگوریتم های بینایی ماشین با استفاده از داده های تست ارزیابی می شود

7- پیاده سازی سیستم : در این مرحله، الگوریتم های بینایی ماشین برای پیاده سازی سیستم مورد نظر صورت میگیرد

8- اجرا و پیاده سازی: در گام آخر باید سیستم مورد نظر پیاده سازی شده و خروجی های مورد نظر را مشاهده نمایید.
دلایل استفاده از نرم افزار متلب در حوزه بینایی ماشین

ir
09367292276azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

09367292276
azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

بینایی ماشین همانند سایر حوزه های هوش مصنوعی برای پیاده سازی سیستم های مورد نظر خود نیاز به استفاده از نرم افزارهای کاربردی دارد یکی از اصلی ترین این نرم افزارها متلب می باشد این نرم افزار دارای ابزارهای حرفه ای در حوزه بینایی ماشین است که میتواند در کمترین زمان ممکن تصاویر دیجیتال را پردازش نماید یکی از ویژگی های برجسته متلب دارا بودن کتابخانه های مهم در زمینه بینایی ماشین است که کمک فراوانی به متخصصان این حوزه کرده است با استفاده از متلب سرعت پردازش تصاویر را به کمترین زمان ممکن برسانید و در کمترین زمان ممکن مجموعه گسترده ای از تصاویر از نظر دید ماشین برای کامپیوتر ها آموزش دهید.

متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)

انجام پروژه پردازش تصویر

سفارش پروژه شبکه عصبی

انجام پروژه جاوا

انجام پروژه پایتون

انجام پروژه یادگیری ماشین

انجام پروژه داده کاوی

انجام پروژه شناسایی الگو

انجام پروژه تشخیص چهره

آشنایی با بخش های مختلف بینایی ماشین

1- پردازش تصویر : در این بخش تصاویر به کمک الگوریتم های خاص پردازش شده و اطلاعات مفید از آنها استخراج میشود.

2- شبکه عصبی : شبکه های عصبی بخشی جدایی ناپذیر از بینایی ماشین می باشند هدف از استفاده شبکه های عصبی افزایش دقت در خروجی سیستم می باشد

3- تشخیص شی : از اصلی ترین بخش های بینایی ماشین می باشد که با استفاده از الگوریتم های خاص اجسام و اشیاء موجود در تصاویر شناسایی میشود

4- تشخیص چهره : در این بخش سعی میشود با استفاده از الگوریتم های خاص تصاویر موجود در سامانه تشخیص داده شود

5- تشخیص حرکت : در این بخش با استفاده از روش ها و الگوریتم های هوش مصنوعی حرکت های موجود در اشیاء تشخیص داده میشود.

 
ضرورت استفاده از بینایی ماشین در حوزه هوش مصنوعی
بینایی ماشین چیست؟

بینایی ماشین روشی برای تبدیل یک تصویر به صورت دیجیتال و انجام برخی از عملیات بر روی آن میباشد که به منظور دریافت یک تصویر بهبود یافته و یا برای استخراج برخی از اطلاعات مفید از آن استفاده میشود. این فناوری به کامپیوتر اجازه می‌دهد که ببیند و پردازش کند و  تصمیم بگیرد و به سیستم‌های کنترلی خود فرمان های لازم جهت رد و قبول تولیدات درجه بندی و… را صادر کند این فناوری می‌تواند صدها برابر از چشم انسان دقیق تر سریعتر و عملکردی با کمترین خطا داشته باشد.بینایی ماشین به عنوان یک ابزار مهندسی در ابزارهای دیجیتال و در شبکه‌های کامپیوتری و برای کنترل ابزارهای صنعتی دیگر از قبیل کنترل بازوهای روبات و یا خارج کردن تجهیزات معیوب به کار می‌رود. در حقیقت بینایی ماشین شاخه‌ای از علم مهندسی است که به رشته‌های علوم کامپیوتری (Computer science) و علم نورشناسی و مهندسی مکانیک و اتوماسیون صنعتی ارتباط دارد.
کاربرد های بینایی ماشین چیست؟

کابردهای بینایی ماشین بسیار گسترده و جذاب هستند! اجازه دهید برخی از کابردهای آن را به شما معرفی کنم:

    ۱٫ خودروهای خودران: بینایی ماشین در تکنولوژی خودروهای خودران بسیار مهم است. با استفاده از داده‌های بینایی ماشین، خودروها می‌توانند علامتهای ترافیکی را تشخیص داده و سرعت، راهنمایی خطی و سایر اطلاعات مورد نیاز را به درستی تفسیر کنند.
    ۲٫ تشخیص چهره: بینایی ماشین می‌تواند برای تشخیص چهره در امور امنیتی، تعیین هویت در سامانه‌های شناسایی چهره و حتی در تصاویر اجتماعی مورد استفاده قرار بگیرد.
    ۳٫ تشخیص و تصاویر پزشکی: با استفاده از بینایی ماشین، می‌توان تصاویر پزشکی را تجزیه و تحلیل کرده و نشانه‌ها و مشکلات پزشکی را تشخیص داده و درمان مناسب را توصیه کرد.
    ۴٫ پروژه‌های هوشمند شهری: بینایی ماشین می‌تواند برای تشخیص و پیش‌بینی ترافیک، مدیریت پارک

 

آریاپروژه چه نوع پروژه بینایی ماشین را میتواند برایتان انجام دهد؟

انجام پروژه دانشجویی بینایی ماشین

انجام پروژه بینایی ماشین با پایتون

انجام پروژه درسی بینایی ماشین

انجام پروژه های بینایی ماشین با متلب
  فعالیت های دیگر آریا پروژه

انحام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های یادگیری عمیق

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های سی شارپc#

انجام پروژه های پایتون Python

و انجام پروژه های دیگر …

 
مراحل انجام پروژه های بینایی ماشین در آریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    در ابتدا پروژه بینایی ماشین از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید.
      مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما  را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند.
    درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود.
    ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم.
    پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم.
    درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود.
     و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان.
    مهلت ۷۲ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.

 
انجام پروژه های بینایی ماشین
انجام پروژه بینایی ماشین
پروژه بینایی ماشین

گروه هوش مصنوعی azsoftir  با تجربه چندین ساله ،آماده انجام پروژه های بینایی ماشین شما با استفاده از متلب وپایتون وسایر زبان های برنامه نویسی می باشد .

برای سفارش انجام پروژه های بینایی ماشین باید چگونه اقدام کرد ؟

برای ثبت سفارش چگونه باید اقدام کرد ؟

برای ثبت سفارش پروژه های بینایی ماشین می توانید از شماره تماس 09367292276 یا از ایمیل آدرس azsoftir @gmail.com  اقدام کنید .

چه خدماتی در زمینه انجام پروژه های بینایی ماشین توسط سایت azsoftir  قابل انجام است ؟
انجام پروژه های بینایی ماشین با پایتون
انجام پروژه های بینایی ماشین با متلب
انجام پروژه های بینایی ماشین
انجام پروژه های بینایی ماشین با شبکه عصبی عمیق
پروژه های بینایی ماشین
انجام پروژه های دانشجویی بینایی ماشین
پیاده سازی مقاله با بینایی ماشین
انجام تحقیقات حوزه بینایی ماشین

 

do projects visyion

 

ir
09367292276azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

09367292276
azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

 
بینایی ماشبن چه مفهومی دارد ؟

بینایی ماشین به مجموعه‌ای از تکنولوژی‌ها و الگوریتم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که با هدف شناسایی و تفسیر داده‌های بصری، مانند تصاویر و ویدئو، طراحی شده‌اند. به طور کلی، بینایی ماشین به این امکان اشاره دارد که رایانه‌ها می‌توانند بتوانند از تصاویر و ویدئوها به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسانی، اطلاعات ویژه‌ای را استخراج کنند و درک کنند. بینایی ماشین به صورت گسترده در بسیاری از صنایع مانند اتومبیل‌سازی، پزشکی، تشخیص چهره و سیستم‌های امنیتی و … مورد استفاده قرار می‌گیرد.

بینایی ماشین از ترکیب مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، و روش‌های پردازش تصویر ساخته شده است. در واقع، بینایی ماشین به منظور تشخیص الگوهای خاص و تفسیر داده‌های بصری طراحی شده است. این تکنولوژی باعث شده تا بتوانیم تصاویر را به صورت خودکار دسته‌بندی کنیم، اشیاء را شناسایی کنیم، افراد را تشخیص دهیم، فعالیت‌های مختلف را تحلیل کنیم و … .

بینایی ماشین در بسیاری از حوزه‌های کاربردی مانند خودروهای هوشمند، سیستم‌های تشخیص چهره، سامانه‌های خودکار کشف نقص و پشتیبانی فنی، سیستم‌های تشخیص اشیاء، تصویربرداری پزشکی و … . مورد استفاده قرار می‌گیرد. در کل، بینایی ماشین به عنوان یکی از پرکاربردترین و مهمترین فناوری‌های هوش مصنوعی شناخته می‌شود که تاثیر فراوانی در جامعه و صنایع مختلف دارد.

بینایی ماشین در بسیاری از حوزه‌های کاربردی مانند خودروهای هوشمند، سیستم‌های تشخیص چهره، سامانه‌های خودکار کشف نقص و پشتیبانی فنی، سیستم‌های تشخیص اشیاء، تصویربرداری پزشکی و … . مورد استفاده قرار می‌گیرد. در کل، بینایی ماشین به عنوان یکی از پرکاربردترین و مهمترین فناوری‌های هوش مصنوعی شناخته می‌شود که تاثیر فراوانی در جامعه و صنایع مختلف دارد.

برای مثال، در صنایع خودروسازی، بینایی ماشین به طور گسترده در سامانه‌های هوشمند رانندگی و سیستم‌های کمک رانندگی مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از بینایی ماشین، خودروهای هوشمند می‌توانند اطلاعاتی را از محیط خود دریافت کنند و به صورت خودکار عملکرد خود را تنظیم کنند. این شامل تشخیص خودروهای اطراف، تشخیص نشانه های راهنمایی، ارزیابی فاصله با خودروهای دیگر، تشخیص اشیاء در جاده و … می‌شود.

بینایی ماشین همچنین در سیستم‌های تشخیص چهره و سیستم‌های امنیتی نیز استفاده می‌شود. این سیستم‌ها برای تشخیص چهره‌های مشخص و تعیین هویت افراد مورد استفاده قرار می‌گیرند. در سیستم‌های خودکار کشف نقص و پشتیبانی فنی، بینایی ماشین برای تشخیص و تحلیل محل و نوع نقص در قطعات مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین، در تصویربرداری پزشکی بینایی ماشین برای تشخیص و تحلیل تصاویر پزشکی و شناسایی الگوهای جدید بکار می‌رود.

با توجه به این که بینایی ماشین دارای کاربردهای بسیار زیادی است، احتمالا در آینده نزدیک با شاهد گسترش و استفاده گسترده‌تر از این فناوری هوشمند خواهیم بود.

همچنین، بینایی ماشین در حوزه تصویربرداری و پردازش تصویر نیز گسترده استفاده می‌شود. این فناوری به کار می‌رود تا تصاویر را پردازش کرده و اطلاعات مفیدی از آن‌ها استخراج کند. به عنوان مثال، برای تشخیص شیء در تصویر، تحلیل خودکار صحنه، تشخیص قابلیت دسترسی و … از بینایی ماشین استفاده می‌شود.

بینایی ماشین از زمانی که اولین بار معرفی شد، با پیشرفت های روزافزونی که در حوزه های مرتبط با آن اتفاق افتاده است، به یکی از پرکاربردترین فناوری‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. این فناوری امکاناتی مانند شناسایی الگوها، تشخیص شیء و تصاویر، تحلیل صحنه، پردازش تصویر و غیره را در اختیار دارد. با توجه به گسترده بودن کاربردهای آن، بینایی ماشین احتمالا در آینده پیشرفت های بزرگی را خواهد داشت و هر چه فناوری‌ها پیشرفت کنند، بینایی ماشین نیز بهبود می‌یابد و قابلیت های جدیدی به آن اضافه خواهد شد.

از جمله رویکردهای جدید در بینایی ماشین، استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) می‌باشد. با توسعه و بهینه سازی شبکه‌های عصبی، بینایی ماشین به قابلیت تشخیص الگوهای پیچیده تر از قبل دست یافته است. همچنین با توجه به پیشرفت های حوزه محاسبات ابری (Cloud Computing)، امکان استفاده از بینایی ماشین در محیط‌های غیرمحدود و پیچیده نیز فراهم شده است.

بینایی ماشین همچنین در حوزه‌های مختلف صنعتی نظیر صنایع پزشکی، کشاورزی، برق و الکترونیک، معدن و … نیز کاربردهای بسیاری دارد. در صنایع پزشکی، بینایی ماشین به منظور تشخیص بیماری و تحلیل تصاویر پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در زمینه کشاورزی نیز این فناوری به منظور تشخیص محصولات و بررسی شرایط رشد گیاهان استفاده می‌شود.

در کل، بینایی ماشین به عنوان یک فناوری در حال پیشرفت و توسعه است که در بسیاری از صنایع، مشکلات جدیدی را حل می‌کند و قابلیت های جدیدی را به صنایع مختلف ارائه می‌دهد.

همچنین، برای تسهیل کاربردهای بینایی ماشین در صنایع مختلف، شرکت‌های فناوری اطلاعات نیز به سرعت به این فناوری روی می‌آورند و ابزارهایی را ایجاد می‌کنند که برای توسعه و پیاده‌سازی بینایی ماشین در سامانه‌های مختلف قابل استفاده هستند. این شرکت‌ها ابزارهایی مانند کتابخانه‌های یادگیری عمیق، کتابخانه‌های پردازش تصویر، پلتفرم‌های آموزش یادگیری ماشین و … را برای استفاده عمومی منتشر می‌کنند.

در نهایت، بینایی ماشین به عنوان یکی از مهمترین فناوری‌های هوش مصنوعی، تاثیر بسیاری بر جامعه و صنایع مختلف دارد و با توجه به پیشرفت روزافزون آن، احتمالا در آینده نزدیک، کاربردهای بسیاری دیگری نیز در حوزه‌های مختلف پیدا خواهد کرد. به عنوان یک AI Chatbot، من همیشه آماده پاسخگویی به سوالات شما در این زمینه و دیگر زمینه‌های مرتبط با هوش مصنوعی هستم.

بینایی ماشین یک حوزه مهم از هوش مصنوعی است که به دنبال توسعه الگوریتم هایی است که به آن‌ها اجازه می‌دهد به صورت خودکار الگو‌های تصویری را شناسایی، درک و پردازش کنند.

what mean vision machine

بینایی ماشین در بسیاری از صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله صنایع پزشکی، خودروسازی، تولیدات صنعتی، تحقیقات علوم فضایی و غیره. برای مثال، در صنعت خودروسازی، بینایی ماشین می‌تواند برای شناسایی و تشخیص خطوط جاده، راننده‌ها و دیگر شیءهای موجود در محیط رانندگی مورد استفاده قرار گیرد.

روش‌های مختلفی برای پیاده‌سازی بینایی ماشین وجود دارد، از جمله شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Algorithms). هر کدام از این روش‌ها دارای مزایا و معایب خود هستند و باید با توجه به نیازهای موردی شما، انتخاب شوند.

رای پیاده‌سازی بینایی ماشین، ابتدا باید داده‌های تصویری مورد نیاز جمع‌آوری و آماده‌سازی شوند. سپس الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را به این داده‌ها آموزش داده و شناسایی الگوهای تصویری را آموزش دهید.

یکی از روش‌های پرکاربرد در بینایی ماشین، استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق است. در این روش، شبکه‌ی عصبی با استفاده از لایه‌های مختلف، هرچه به لایه‌های بالاتر نزدیک شود، الگوهای پیچیده‌تری را از داده‌های تصویری استخراج می‌کند. این شبکه‌ها بعد از آموزش، قادر به تشخیص الگوهای تصویری در تصاویر جدید خواهند بود.

روش‌های دیگری نیز برای پیاده‌سازی بینایی ماشین وجود دارد، از جمله الگوریتم‌های مبتنی بر ویژگی (Feature-Based Algorithms) که به دنبال شناسایی ویژگی‌های خاص در تصویر هستند. همچنین، الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning Algorithms) نیز برای پردازش تصاویر استفاده می‌شوند.

در کل، پیاده‌سازی بینایی ماشین برای کاربردهای مختلف، نیاز به دقت و دانش فنی زیاد دارد. با این حال، با رشد روزافزون صنعت هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که بینایی ماشین به یکی از راه‌حل‌های اساسی برای کاربردهای مختلف در آینده تبدیل شود.
کاربرد  انجام پروژه های بینایی ماشین

استفاده می‌شود. به عنوان مثال:

خودروهای هوشمند:  انجام پروژه های بینایی ماشین در خودروهای هوشمند برای تشخیص علائم راهنمایی، شناسایی خطوط جدایی، تشخیص پیاده‌روها و سایر وسایل نقلیه مورد استفاده قرار می‌گیرد.
پزشکی:پروژه بینایی ماشین در پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها و شناسایی بیماری‌های پیشرفته مورد استفاده قرار می‌گیرد.
تحقیقات فضایی:انجام پروژه های بینایی ماشین در تحقیقات فضایی برای تحلیل داده‌های تصویری از بدنه‌های سیاره‌ها و سیارک‌ها و شناسایی چالش‌های مربوط به این داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
بازیابی اطلاعات: بینایی ماشین در بازیابی اطلاعات برای تحلیل و شناسایی متن‌های دست‌نویس، اسکن شده و تصاویری که حاوی متن هستند، استفاده می‌شود.
رباتیک: پروژه های بینایی ماشین در رباتیک برای تشخیص و شناسایی اشیاء، خودروها و سایر وسایل نقلیه مورد استفاده قرار می‌گیرد.
امنیت: بینایی ماشین در امنیت برای شناسایی چهره و بهبود سیستم‌های نظارتی استفاده می‌شود.
تولید خودکار محتوا: بینایی ماشین در تولید خودکار محتوا مانند تصاویر و ویدئوها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این فهرست صرفا نمونه‌ای از کاربردهای بینایی ماشین است و در عمل می‌توان از این تکنولوژی در صنایع و کاربردهای بسیاری دیگر استفاده کرد

صنایع تولیدی: بینایی ماشین در صنایع تولیدی برای کنترل کیفیت، تشخیص خطاها و جلوگیری از تولید محصولات نامطلوب استفاده می‌شود.
بازاریابی و فروش: بینایی ماشین در بازاریابی و فروش برای تجزیه و تحلیل داده‌های تصویری و شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان مورد استفاده قرار می‌گیرد.
گردشگری و سفر: پروژه های بینایی ماشین در حوزه گردشگری و سفر به عنوان ابزاری برای تشخیص چهره در فرآیند ورود و خروج مسافران و همچنین شناسایی جاذبه‌های گردشگری مورد استفاده قرار می‌گیرد.
کشاورزی: بینایی ماشین در کشاورزی برای تشخیص بیماری‌های گیاهان، پیش‌بینی عملکرد مزارع و کمک به بهره‌وری منابع آبی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
انتظامی: بینایی ماشین در حوزه انتظامی به عنوان ابزاری برای تشخیص شناسه جرم، تشخیص خودروها و شناسایی مشکلات رانندگی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

به طور کلی،انجام پروژه های  بینایی ماشین به عنوان یکی از پرطرفدارترین و مفیدترین فناوری‌های هوش مصنوعی، در بسیاری از صنایع و کاربردهای مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد و با توجه به پتانسیل بالای آن در حل مسائل پیچیده، به دنباله پیشرفت و توسعه است.

مالی: این فناوری در صنعت مالی برای تشخیص تقلب، شناسایی الگوهای رفتاری پول‌شویی و تحلیل داده‌های بازار سرمایه مورد استفاده قرار می‌گیرد.
آموزش: بینایی ماشین به عنوان یک ابزار قدرتمند در آموزش و تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.
شبکه‌های اجتماعی: بینایی ماشین در شبکه‌های اجتماعی برای تحلیل داده‌های تصویری و شناسایی محتوای مخرب مورد استفاده قرار می‌گیرد.
بازی‌های ویدئویی: بینایی ماشین در بازی‌های ویدئویی برای تشخیص حرکت و جلوگیری از تقلب مورد استفاده قرار می‌گیرد.
تعامل انسان-ماشین: بینایی ماشین در تعامل انسان-ماشین برای شناسایی و تفسیر علائم صوتی و تصویری مورد استفاده قرار می‌گیرد.
سیستم‌های هوشمند خانگی: بینایی ماشین در سیستم‌های هوشمند خانگی برای تشخیص حرکت، مدیریت انرژی و کنترل دستگاه‌های خانگی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

با توجه به پتانسیل بالای نجام پروژه های بینایی ماشین در حل مسائل پیچیده و بهبود بهره‌وری صنایع مختلف، می‌توان با اطمینان گفت که این فناوری در آینده نزدیک به قوی‌ترین ابزارهای هوشمندی تبدیل خواهد شد که توانایی کمک به جامعه در حل مسائل پیچیده را خواهد داشت.

حوزه‌ی معماری و ساختمان: پروژه بینایی ماشین در حوزه‌ی معماری و ساختمان برای طراحی خودکار ساختمان‌ها، شناسایی دقیق مکان‌ها و تحلیل داده‌های پروژه‌های ساختمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
پیشگیری از تصادفات: پروژه های بینایی ماشین در خودروهای هوشمند به عنوان یک ابزار بسیار مفید برای پیشگیری از تصادفات استفاده می‌شود. با استفاده از این فناوری، خودروهای هوشمند می‌توانند برای جلوگیری از تصادفات با پیاده‌روها، خطوط جدایی و سایر وسایل نقلیه دیگر هشدار دهند.
رباتیک صنعتی: بینایی ماشین در رباتیک صنعتی برای تشخیص و شناسایی قطعات و اجسام، کنترل کیفیت و بهینه‌سازی پروسه‌های تولید و صنعتی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
بازیابی اطلاعات در پزشکی: انجام پروژه های بینایی ماشین به عنوان یک ابزار قدرتمند در بازیابی اطلاعات پزشکی برای تحلیل تصاویر رادیولوژیک و دیگر داده‌های تصویری به کار می‌رود.
تحلیل تصاویر سنجش از دور: بینایی ماشین در حوزه‌ی سنجش از دور برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای، تصاویر هوایی و دیگر داده‌های تصویری به کار می‌رود.
بازیابی اطلاعات در حوزه جغرافیایی: بینایی ماشین در بازیابی اطلاعات در حوزه‌ی جغرافیایی برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای، نقشه‌های دیجیتالی و دیگر منابع داده‌ای به کار می‌رود.
هوشمندسازی شهری:پروژه های  بینایی ماشین در هوشمندسازی شهری برای تشخیص و شناسایی ترافیک، پارکینگ‌های خالی و دیگر اطلاعات مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این فهرست صرفا نمونه‌ای از کاربردهای بینایی ماشین است و در عمل می‌توان از این تکنولوژی در صنایع و کاربردهای بسیاری دیگر استفاده کرد.

با توجه به پتانسیل بالای بینایی ماشین در حل مسائل پیچیده و بهبود عملکرد صنایع مختلف، این فناوری به سرعت در حال گسترش است. در آینده، با پیشرفت هایی که در این حوزه صورت می‌گیرد، می‌توان از بینایی ماشین در حل مسائل جدید و پیچیده تر استفاده کرد.

امکانات جدیدی مانند دستیار های شخصی هوشمند، خودروهای بدون راننده و تجهیزاتی که برای کاربردهای پزشکی و صنعتی استفاده می‌شوند، از بینایی ماشین بهره می‌برند. همچنین، در حوزه‌ی یادگیری ماشین، این فناوری به کار می‌رود تا به طور خودکار الگوریتم‌ها را بهبود بخشد و نتایج بهتری را تولید کند.

ir
09367292276azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

09367292276
azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

در کنار این، باید به چالش‌هایی که در حوزه بینایی ماشین وجود دارد نیز اشاره کرد. مشکلاتی مانند عدم دقت در تشخیص الگوها، پردازش داده‌های بزرگ و سرعت پایین در بررسی داده‌های تصویری، هنوز چالش‌هایی برای بینایی ماشین به شمار می‌آیند.

با این حال، با توجه به پیشرفت هایی که در حوزه بینایی ماشین صورت گرفته و به دنباله آن‌ها، می‌توان به روند رو به جلویی این فناوری امیدوار بود و از توانایی های آن در بهبود حیات انسان استفاده کرد.

مزیت هایی انجام پروژه های بینایی ماشین

مزیت‌های بینایی ماشین (Machine Vision) عبارتند از:

1- دقت:پروژه بینایی ماشین با استفاده از الگوریتم های پیچیده و شبکه های عصبی، قادر به تشخیص و تمیزکاری اطلاعات تصویری با دقت بالاست.

2- سرعت: سامانه های بینایی ماشین قابلیت پردازش سریع داده های تصویری را داشته و در زمان کوتاهی می توانند تصاویر را مورد بررسی قرار دهند.

3- قابلیت ذخیره سازی: برای آنکه یک ماشین بتواند اطلاعاتی را که در طول زمان جمع آوری می کند، استفاده کند لازم است این اطلاعات را ذخیره کند. بدین منظور، بینایی ماشین قابلیت ذخیره سازی دارد و این موضوع به شبکه های عصبی کمک می کند که با استفاده از داده های ذخیره شده، نتایج دقیق تری اعلام کنند.

4- قابلیت یادگیری: بینایی ماشین با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق و شبکه های عصبی، برای تشخیص الگوهای مختلف در تصاویر، قابلیت یادگیری دارد و با تکرار فعالیت ها با دقت بیشتری عمل می کند.

5- کاربرد گسترده:پروژه بینایی ماشین در حوزه های مختلفی مانند پزشکی، خودروسازی، صنعت، رباتیک، تولید چرم، بازی های ویدئویی و … کاربرد دارد و به طور گسترده ای در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می گیرد.

6- کاهش خطا: بینایی ماشین به دلیل دقت و سرعت بالای خود، باعث کاهش خطا در فرآیندهای صنعتی، پزشکی و … می شود.

7- کارآیی: سامانه های بینایی ماشین قابلیت انجام چندین فعالیت همزمان را دارند و این امر به کارآیی و بهینه سازی فرآیندهای صنعتی کمک می کند.

8- افزایش امنیت: بینایی ماشین در حوزه های مختلفی مانند امنیت شهری، نظارت بر تردد خودروها، تشخیص نواحی خطرناک و … کاربرد دارد که باعث افزایش امنیت جامعه می شود.

9- افزایش تولید: با استفاده ازپروژه های  بینایی ماشین و تشخیص خودکار عیوب در محصولات، تولید کنندگان قادر به افزایش تولید و کاهش ضایعات می شوند.

10- بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار: بینایی ماشین با تشخیص الگوهای تصویری در فرآیندهای کسب و کار، به بهینه سازی فعالیت ها کمک می کند و این امر باعث افزایش سود و کاهش هزینه های ناشی از خطا می شود.

به طور کلی، مزیت‌های انجام پروژه ها با  بینایی ماشین برای صنایع مختلف بسیار مهم هستند و با استفاده از این فناوری، می توان در عملکرد و بهره‌وری صنایع بهبود ایجاد کرد.

معایب بینایی ماشین

پروژ ه های بینایی ماشین به دلیل داشتن برخی مشکلات و محدودیت‌ها، همچنان چالش‌هایی را در ارائه خدمات خود دارد. برخی از این مشکلات عبارتند از:

حساسیت به شرایط نوری: پروژه بینایی ماشین‌ها به نوردهی صحیح و استفاده از تجهیزات مناسب برای سنجش تصویر و تشخیص الگوی تصاویر وابسته است.
تصاویر پیچیده: در صورتی که تصاویر پیچیده و با جزئیات بالا باشند، بینایی ماشین می‌تواند با مشکل مواجه شود.
نیاز به داده‌های بسیار بزرگ: برای آموزش دادن ماشین‌های بینایی، نیاز به داده‌های بیشتری نسبت به بسیاری از سایر روش‌های یادگیری ماشینی احساس می‌شود.
خطاهایی که باعث انحراف از پاسخ صحیح می‌شوند: مانند خطا در تشخیص الگو، شناسایی اشیاء، پردازش خودکار اسناد و …
عدم قدرت برای تعامل با محیط اطراف: بینایی ماشین معمولاً نمی‌تواند با محیط اطراف خود تعامل کند و به فعالیت‌های خودکار قادر نیست.
حساسیت به شرایط محیطی: برخی از عوامل زیست محیطی مانند بارش باران، گرد و غبار و … می‌توانند بینایی ماشین را مختل کنند.
قابلیت اجرا محدود: بینایی ماشین به دلیل نیاز به پردازش بسیار سنگین و پیچیده، در برخی از سیستم‌ها قابلیت اجرای خوبی ندارد.
  یا panorama کردن تصاویر

  منظور از panorama کردن تصاویر چسباندن دو یا چند تصویر مختلف به همدیگر است. که برای این کار از ویژگی های مهم تصویر ازجمله نقاط کلیدی تصویر استفاده میکنن. در پانورما کردن چون بین تصاویر overlapوجود داره لذا میتوان تصاویر را بهم چسباند. در کل مراحل کلی برای پانوراما کردن تصاویر به صورت زیر است :

    پیش پردازش تصویرها
    استخراج نقاط کلیدی با هریس یا sift
    محدوده نقاط کلیدی به وسیله تشریح کننده sift تعریف می شود
    با یک روش خاص میزان انتقال و میزان مقیاس بین دو تصویر بدست میایید.یعنی اینکه تصاویر نسبت به هم تا چه اندازه بچرخن و تغییر اندازه بدهند.
    و از این مقادیر برای هم راستا کردن و تراز کردن تصاویر استفاده میشود.
    برای تطبیق نقاط کلیدی در فصل مشترک دو تصویر یکسری نقاط کلیدی وجو دارند که قبلا انها را استخراج کردیم و بعد باید discreatior های مربوط به نقاط کلیدی را مشخص کنیم.و بعد از فاصله اقلیدسی برای برای تطبیق نقاط استفاده میکنیم.

شناسایی چهره با  الگوریتم PCA

pcaیک الگوریتم یا مدل خطی است که برای استخراج ، چند مولفه مهم و کاهش بعد فضای ویژگی استفاده می شود تا مشخصه های مهم شی تحت تشخیص را به دس ت آورد. ایده اصلی این روش در یافتن مولفه هایی متعامد است که در حد امکان بیشترین مقدار واریانس را بیان کند . در عمل، نوعا ً می خواهیم که داده را با استخراج چند مولفه مهم در ابعاد کوچک تر نشان دهیم به طوری که بیشتر ساختارهای موجود در داده حفظ گردد. تکنیک PCA بهترین روش برای کاهش ابعاد داده به صورت خطی می باشد. یعنی با حذف ضرایب کم­اهمیت بدست آمده از این تبدیل، اطلاعات از دست رفته نسبت به روشهای دیگر کمتر است. البته کاربرد PCA محدود به کاهش ابعاد داده نمی شود و در زمینه ­های دیگری نیز کاربرد آن متداول است مانند شناسایی الگو و تشخیص چهره نیز مورد استفاده قرار می ­گیرد. در این روش محورهای مختصات جدیدی برای داده ­ها تعریف شده و داده­ ها براساس این محورهای مختصات جدید بیان می ­شوند.

در این پروژه با استفاده از تحلیل اجزای اصلی (PCA) تشخیص چهره انجام می ­شود. در ابتدا مراحل آماده سازیالگوریتم به شرح زیر طی می ­شوند که در واقع مراحل لازم برای آموزش سیستم می ­باشند.
تشخیص سیب از گلابی با استفاده از استخراج ویژگی ها از تصویر

تشخیص شی به شناسایی انواع اشیای موجود در یک تصویر گفته می­شود. کار اصلی یک سیستم تشخیص، شناسایی انواع اشیای موجود در یک تصویر می­باشد. امروزه شناسایی اشیا در تصاویر کاربردهای وسیعی پیدا کرده است. یکی از این کاربردها استفاده از این الگوریتم­ها برای کمک به راننده در تشخیص اشیاء به منظور جلوگیری از برخورد با آن­ها می­باشد. مورد کاربرد دیگر کمک به نابینایان در شناسایی اشیاء اطراف آنها است و البته استفاده از شناسایی اشیاء در کاربردهای نظامی یکی از کاربردهایی است که به پیشرفت آن کمک شایانی کرده است. ماشین بینایی و تعیین هویت افراد از دیگر کاربردهای شناسایی اشیاء می­باشد. مسأله­ی تشخیص اشیا در تصویر، هرچند موضوعی قدیمی است و تلاش­های زیادی برای پیشرفت آن صورت گرفته است، اما همچنان مسأله­ای پیچیده و زمینه­ای فعال برای بسیاری از پژوهشگران است؛ چرا که با وجود پیشرفت­های زیاد، هنوز روش­های موجود، دقت و سرعت کافی جهت استفاده در بسیاری از کاربردهای پیچیده ی واقعی را ندارند.  در این سمینار به مطالعه و ارزیابی روش­های تشخیص اشیاء بروی تصاویر پرداخته می­شود. استخراج ویژگی ها به این مفهوم است که اطلاعات مختلفی در مورد قسمت خاصی از تصویر بدست آوریم. مثلا تعداد دانه های برنج دریک تصویر ، یا تشیخص چره و اثر انگشت و یا اندازه گیری ابعاد یک شی و یا دنبال کردن یک شی و …. . در پیاده سازی این پروژه ما از ویژگی eccentrinity برای تشخیص سیب از گلابی استفاده کردیم.یعنی ویژگی هایی که از قطرهای شکل میگذرد.میتوان نسبت قطرهای دو تصویر را محاسبه کرد و چون نسبت قطرها در گلابی بیشتر از نسبت قطرها در سیب است   که تصویر چرخش نداشته باشد. میتوان از این طریق شی را تشخیص داد. اگر تصویرها چرخش داشته باشند باید مقدار استانه را تغییر داد.
هدف از این پروژه

در این پروژه که تقریبا مباحث مهم بینایی ماشین را شامل میشود .هدف یافتن بعضی اشیا در تصویر و هم چنین طبقه بندی تصاویر از جمله تشخیص چهره با الگوریتم pca است. بخش اول پروژه در مورد  یافتن لبه در تصاویر است که بدین منظور باید از الگوریتم های مختلف لبه یابی تصاویر از جمله (canny –sobel- Robert,..) به منظور یافتن نقاط لبه استفاده شود و بتوان لبه های تصاویر را با الگور
تعرفه انجام پروژه بینایی ماشین چقدر است؟

هزینه پروژه بینایی ماشین بسیار متنوع است و به عوامل مختلفی متکی است که در هنگام تعیین هزینه باید مد نظر قرار گیرد. برخی از عوامل تاثیرگذار در تعرفه انجام پروژه بینایی ماشین عبارتند از حجم داده، پیچیدگی پروژه، زمان اجرا، میزان تخصص و دانش تیم فنی، استفاده از تکنولوژی های خاص و تجهیزات مورد نظر.

برای دریافت قیمت سفارش پروژه بینایی ماشین، بهتر است با کارشناسان کارت پروژه تماس بگیرید و جزئیات پروژه خود را مطرح کنید تا بتوانند تعرفه مناسبی ارائه دهند.
انجام پروژه بینایی ماشین با کمترین قیمت

تعرفه حل تمرین و انجام پروژه بینایی ماشین به عوامل مختلفی وابسته است و معمولا با توجه به تخصصی بودن کار و نیاز به تجهیزات و امکانات پیشرفته، هزینه آن کم نیست. با این حال، در کارت پروژه تیم های حرفه ای ما با کاهش هزینه های غیر ضروری و استفاده از تجربیات بالای خود در این زمینه، امکان انجام ارزان پروژه بینایی ماشین را برای کاربران فراهم کرده‌اند.

انتخاب دقیق هدف پروژه، استفاده از مدل های مناسب، استفاده از داده های موجود، پیش بینی مدیریت ریسک و همکاری با تیم های متخصص باعث شده است که انجام پروژه های بینایی ماشین با کمترین قیمت ممکن در کارت پروژه امکان پذیر باشد.
مدیریت زمان در انجام پروژه و حل تمرین بینایی ماشین

زمان تحویل پروژه و تمرین بینایی ماشین برای عده زیادی از کاربران در اولویت است. اما آنچه باید به آن توجه داشت این است که به طور کلی، زمان مورد نیاز برای انجام پروژه بینایی ماشین متفاوت است و باید با در نظر گرفتن این عوامل به صورت دقیق تعیین شود.

کارت پروژه با توجه به ضرورت انجام فوری تمرین های بینایی ماشین برای عده زیادی از کاربران، با کمک حرفه ای ترین کارشناسان این حوزه  امکان کاهش زمان حل تمرینات و تحویل پروژه ها را فراهم کرده است. برای دریافت نتیجه مطلوب خود با زمانبندی دقیق و اصولی، می توانید به این مرکز معتبر مراجعه کنید.
ضمانت معتبر در حسن انجام پروژه بینایی ماشین

برای اعتماد به موسسات در زمینه انجام پروژه بینایی ماشین، می‌توانید از راهکارهای متعددی استفاده کنید تا اطمینان حاصل کنید که موسسه انتخابی شما مطابق با نیازها و انتظارات شما عمل می ‌کند و انجام تضمینی پروژه بینایی ماشین در آن مقدور است یا خیر.

ir
09367292276azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

09367292276
azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

در مورد تضمین در حل تمرین بینایی ماشین توسط کارت پروژه، می توانید به پروژه ها و نمونه کارهای موفق قبلی این موسسه نگاه کنید، سابقه و رزومه کارشناسان خبره آن را بررسی کنید، مدل‌ های کاری و تکنولوژی ‌های استفاده شده در پروژه های قبل را مورد ارزیابی قرار دهید، شرایط انعطاف پذیر پرداخت، میزان تعهد و پشتیبانی و روش های برقراری ارتباط مستمر با کارشناسان آن را بررسی کنید و در نهایت به آن اعتماد کرده و سفارش انجام پروژه بینایی ماشین خود را به آن واگذار کنید.
نحوه پشتیبانی و ارائه خدمات در تمام مراحل انجام پروژه بینایی ماشین

برای اعتماد به موسسه کارت پروژه در زمینه انجام پروژه بینایی ماشین، این حق شماست که از راهکارهای متعددی استفاده کنید تا اطمینان حاصل کنید که موسسه انتخابی شما مطابق با نیازها و انتظارات شما عمل می ‌کند. پشتیبانی و ارائه خدمات در تمام مراحل انجام پروژه بینایی ماشین یک جنبه بسیار حیاتی است که باید با دقت مدیریت شود.

برنامه ریزی پروژه، ارائه خدمات پشتیبانی پس از پروژه برای حل مشکلات ناشی از استفاده از مدل در محیط عملیاتی، ارائه خدمات مشاوره در خصوص بهینه‌ سازی استفاده از مدل، ایجاد یک سیستم پیگیری فعال برای اطلاع‌ رسانی روزانه یا هفتگی در مورد پیشرفت پروژه و برقراری ارتباطات مداوم و مستمر با مشتری به منظور بهبود فرآیند پروژه از جمله خدماتی هستند که کارت پروژه برای پشتیبانی از پروژه های خود ارائه می دهد.
انجام پروژه بینایی ماشین با بالاترین کیفیت

کیفیت انجام پروژه بینایی ماشین یکی از موارد حیاتی است که بر توفیق یا شکست پروژه تأثیر می ‌گذارد. دقت و سرعت عمل، استفاده از داده های کامل و متنوع، بهینه سازی پارامترها، پیاده سازی صحیح، مدیریت منابع، مطابقت با استانداردها و قوانین و آزمون و ارزیابی از جمله مواردی هستند که انجام پروژه های بینایی ماشین با تضمین کیفیت را در کارت پروژه امکان پذیر می سازند.

با توجه به اهمیت کیفیت در انجام پروژه بینایی ماشین، توصیه می‌ شود تا این جوانب مختلف در تمام مراحل پروژه به دقت مدیریت شوند. برای این منظور، بهتر است از کارشناسان کارت پروژه کمک گرفته و بهترین نتایج را حاصل کنید.
حل تمرینات بینایی ماشین با تضمین کیفیت

حل تمرین درس بینایی ماشین با کیفیت بالا نیاز به توجه به ایجاد یک فرآیند سیستماتیک و کارآمد دارد. در این راستا، باید ابتدا اهمیت تعیین هدف و تبیین مشخصات دقیق تمرین را در نظر گرفته و اطمینان حاصل شود که تمرینات به ‌طور کامل و درست تعریف شده‌ اند. سپس، جمع ‌آوری دقیق و متنوع داده ‌های آموزشی و ارزیابی از اهمیت بسزایی برخوردار است. استفاده از مدل ‌های موثر و پیشرفته برای انجام تمرینات، بهبود کیفیت و دقت حل مسائل را تسریع می ‌بخشد.

تسلط به تکنولوژی ‌ها و روش ‌های جدید در زمینه بینایی ماشین، به روز بودن با تحقیقات اخیر، و اختصاص منابع کافی نیز از دیگر عوامل اساسی در حل تمرینات با کیفیت بالا هستند.
نقش موثر کارشناسان کارآمد در انجام پروژه های بینایی ماشین

کارشناسان کارآمد نقش بسیار حیاتی در انجام حرفه ای پروژه ها و حل تمرینات بینایی ماشین دارند. این افراد تخصص و تجربه لازم را در شناخت الگوریتم ‌ها، مدل‌ های یادگیری عمیق، پردازش تصویر و تفسیر داده‌ ها دارند که به عنوان یک مهارت اساسی، به اثبات رسیده است.

همچنین، کارشناسان کارآمد در پروژه‌ های بینایی ماشین توانمندی در برقراری ارتباط مؤثر با تیم‌ های مختلف، که اعضای آنها ممکن است از زمینه ‌های مختلف باشند، دارند و در استفاده و بکارگیری ایده ‌ها و نقدهای سازنده، افزایش تعاملات مؤثر، و افزایش سرعت و کیفیت اجرای پروژه تأثیرگذار باشد.

کارت پروژه، موسسه تخصصی است که سفارشات شما را تنها به افراد خبره در این حوزه واگذار می کند و نتیجه مطلوب و موفقیت آمیزی از آن حاصل می کند.
چرا برای انجام پروژه و حل تمرین بینایی ماشین ، کارت پروژه را انتخاب کنیم؟

بهترین موسسه برای برون ‌سپاری سفارش انجام پروژه بینایی ماشین، ویژگی ‌های چندگانه ای دارد که می ‌توانند تضمین ‌کننده یک تجربه موفق و باکیفیت برای مشتریان باشند. کارت پروژه، موسسه ای است که دارای تیمی متخصص و دارای تجربه در زمینه بینایی ماشین است. وجود کارشناسان ماهر و توانمند در زمینه ‌های مختلف از جمله موارد مهم در این موسسه است.

همچنین، توانایی ارائه خدمات انعطاف ‌پذیر و سفارشی ‌سازی پروژه‌ ها، بهترین روش برای پاسخگویی به نیازهای مشتریان، اولویت قرار دادن شفافیت و ارتباط موثر با مشتریان و تحویل به موقع سفارشات از مواردی است که تجربه ای با کیفیت و رضایتخش را با کارِت برای شما رقم خواهد زد.
ثبت سریع سفارش انجام پروژه و حل تمرین بینایی ماشین

سفارش انجام پروژه بینایی ماشین یا حل تمرینات خود در این حوزه را به آسانی می توانید از طریق پلتفرم های در دسترس برای کارشناسان کارت پروژه ارسال کنید و منتظر ارزیابی سریع و پیگیری موثر آنها باشید. تیم های متعدد کارت پروژه، بعد از دریافت سفارش شما آن را از همه نظر بررسی کرده و سپس مراتب را به شما طی تماس سریعا اعلام خواهند کرد.

واتس اپ، تلگرام، ایتا، وب سایت و تماس مستقیم از جمله راه های ارتباطی شما با کارت پروژه هستند.
انجام انواع پروژه بینایی ماشین و حل تمرینات

موسسه کارت پروژه در حوزه بینایی ماشین توانمندی‌ های گسترده ‌ای برای انجام انواع پروژه‌ ها و حل تمرینات در این زمینه دارند. این پروژه‌ ها شامل بخش ‌های مختلفی از جمله تشخیص اشیاء، تصویربرداری و پردازش تصویر، ترجمه یا تولید خودکار شرح بر تصاویر، تشخیص و پیش ‌بینی رفتارها، تحلیل صوت و تصویر به همراه یادگیری ژرف و شبکه ‌های عصبی می ‌باشند.

در حل تمرینات بینایی ماشین نیز، کارت پروژه تخصص دارد تا مسائل مختلفی از جمله تصویربرداری پزشکی، تشخیص اشیاء در خودروهای هوشمند، سیستم ‌های حفاظتی، تحلیل رفتار مشتریان در فروشگاه‌ ها و بسیاری موارد دیگر را حل کنند.
انجام تمامی پروژه های دانشجویی در زمینه بینایی ماشین

انجام پروژه دانشگاهی بینایی ماشین از اهمیت بسیاری برخوردار است، زیرا این پروژه‌ ها فرصت مناسبی را برای دانشجویان فراهم می ‌کنند تا مفاهیم نظری مطرح شده در کلاس ‌ها را به یک تجربه عملی واقعی تبدیل کنند. دانشجویان در طول انجام این پروژه ‌ها با چالش‌ ها و مسائل واقعی در زمینه بینایی ماشین مواجه شده و مهارت ‌هایی همچون تحلیل دقیق داده‌ها، پیاده‌ سازی الگوریتم‌ ها، و ارزیابی مدل‌ ها را از نزدیک تجربه می ‌کنند. در صورت نیاز به راهنمایی و استفاده از تجارب افراد موفق در این زمینه، می توانید با کارت پروژه برای انجام پروژه دانشجویی بینایی ماشین همکاری کنید.
انجام پروژه های کمک درسی بینایی ماشین

انجام پروژه ‌های کمک درسی بینایی ماش
:: خانه
رشته کامپیوتر
پروژه ها
پروژه های بینایی ماشین

    موضوعات مربوط به پروژه های بینایی ماشین

خواندن بارکد و QR کد با OpenCV به زبان پایتون

388 نفر

1 امتیاز
خواندن بارکد و QR کد با OpenCV به زبان پایتون

    سعید سیفی زاده

تشخیص و ردیابی بلادرنگ خودروها از تصاویر ویدیویی با OpenCV به زبان پایتون

306 نفر

6 امتیاز
تشخیص و ردیابی بلادرنگ خودروها از تصاویر ویدیویی با OpenCV به زبان پایتون

    نوآوران گرمی
    ۳۳,۰۰۰ تـــــومان

تشخیص و ردیابی حرکت دست و انگشت ها با OpenCV به زبان پایتون

1,490 نفر

16 امتیاز
تشخیص و ردیابی حرکت دست و انگشت ها با OpenCV به زبان پایتون

    سعید سیفی زاده
    ۳۳,۰۰۰ تـــــومان

تشخیص خطوط جاده با استفاده از OpenCV به زبان پایتون

731 نفر

14 امتیاز
تشخیص خطوط جاده با استفاده از OpenCV به زبان پایتون

    نوآوران گرمی
    ۳۳,۰۰۰ تـــــومان

ir
09367292276azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

09367292276
azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

تشخیص چهره و جنیست با استفاده از OpenCV به زبان پایتون

959 نفر

15 امتیاز
تشخیص چهره و جنیست با استفاده از OpenCV به زبان پایتون

    سعید سیفی زاده
    ۳۳,۰۰۰ تـــــومان

تشخیص کاور کتاب با سیستم OCR و یادگیری عمیق در متلب و پایتون

275 نفر

6 امتیاز
تشخیص کاور کتاب با سیستم OCR و یادگیری عمیق در متلب و پایتون

    سعید سیفی زاده

حذف پس زمینه تصاویر ویدیویی با بهبود مدل آمیخته گوسی (الگوریتم GMM) با زبان سی پلاس پلاس

184 نفر

2 امتیاز
حذف پس زمینه تصاویر ویدیویی با بهبود مدل آمیخته گوسی (الگوریتم GMM) با زبان سی پلاس پلاس

    سعید سیفی زاده

تشخیص و ردیابی آنلاین حرکت شی از تصاویر ویدیویی در نرم افزار متلب

1,254 نفر

12 امتیاز
تشخیص و ردیابی آنلاین حرکت شی از تصاویر ویدیویی در نرم افزار متلب

    نوآوران گرمی
    ۱۵,۰۰۰ تـــــومان

تشخیص پلاک خودرو و شناسایی زوج و فرد در متلب به همراه داکیومنت

2,934 نفر

53 امتیاز
تشخیص پلاک خودرو و شناسایی زوج و فرد در متلب به همراه داکیومنت

    آرتین سیفی زاده
    ۱۸۶,۰۰۰ تـــــومان

تشخیص موانع از تصویر به روش دید استریو برای خودرو های بدون راننده در متلب

1,057 نفر

37 امتیاز
تشخیص موانع از تصویر به روش دید استریو برای خودرو های بدون راننده در متلب

    نوآوران گرمی
    ۱۸۶,۰۰۰ تـــــومان

استخراج متن از تصاویر منوی غذای رستوران (OCR) با نرم افزار متلب

657 نفر

11 امتیاز
استخراج متن از تصاویر منوی غذای رستوران (OCR) با نرم افزار متلب

    آرتین سیفی زاده
    ۲۴,۰۰۰ تـــــومان

تشخیص و طبقه بندی انواع خاک با الگوریتم SVM چند کلاسه در متلب

1,236 نفر

43 امتیاز
تشخیص و طبقه بندی انواع خاک با الگوریتم SVM چند کلاسه در متلب

    ناصر سیفی زاده
    ۳۳,۰۰۰ تـــــومان

فشرده سازی تصاویر اثر انگشت با الگوریتم SVD در نرم افزار متلب

1,096 نفر

18 امتیاز
فشرده سازی تصاویر اثر انگشت با الگوریتم SVD در نرم افزار متلب

    آرتین سیفی زاده
    ۳۳,۰۰۰ تـــــومان

طبقه بندی ضایعه های پوستی از تصاویر با الگوریتم PCA و لبه یابی با Canny در متلب

1,499 نفر

18 امتیاز
طبقه بندی ضایعه های پوستی از تصاویر با الگوریتم PCA و لبه یابی با Canny در متلب

    نوآوران گرمی
    ۷۵,۰۰۰ تـــــومان

تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی از تصاویر بر اساس رنگ و شکل با متلب

1,758 نفر

30 امتیاز
تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی از تصاویر بر اساس رنگ و شکل با متلب

    نوآوران گرمی
    ۱۶۴,۰۰۰ تـــــومان

تشخیص سن از تصاویر چهره با استفاده از زاویه صورت در متلب به همراه داکیومت

1,947 نفر

92 امتیاز
تشخیص سن از تصاویر چهره با استفاده از زاویه صورت در متلب به همراه داکیومت

    نوآوران گرمی
    ۲۴۰,۰۰۰ تـــــومان

صفحه 1 از 51
2
3
4
5
»
لیســــــــت پــــــــروژه های انتشــــــــار نشده ( 22 موضوع )

ir
09367292276azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

09367292276
azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

    توزیع احتمال در نظریه احتمال و آمار با نرم افزار متلب

    سنجش طیف در کانال ریلی با تابع چگالی احتمال و مدل جیک در متلب

    شبیه سازی اینورتر برای تبدیل باد در سیمولینک متلب

    سورس کد بازی 2048 به زبان سی شارپ

    قطعه بندی رگ های خونی چشم به روش مورفولوژی در متلب

    خوشه ‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering) در متلب

    شبیه سازی مدار سپیک (مبدل SEPIC) با کاپلینگ مغناطیسی در سیمولینک متلب

    شبیه سازی مدل هفرون فیلیپس (Heffron-Phillips) در سیمولینک متلب

    بازسازی تصاویر اسناد قدیمی با فیلتر میانه دودویی در متلب

    توزیع یکنواخت پیوسته در دایره واحد با شبکه عصبی SOM در متلب

    تشخیص لبه تصویر با فیلتر های پردازش تصویر در متلب

    طبقه بندی تصاویر اعضای بدن (مغز – قلب – کبد - معده) در متلب

    نزدیک ترین زمان یک چرخه در یک ماه با الگوریتم KNN در نرم افزار R

    آنالیز استراتژی معاملاتی در نوسانات تجارت با R

    منحنی رگرسیون خطی در مقابل باند بولینگر برای استراتژی تجارت در R

    تشخیص محل پارکینگ از تصویر با تبدیل هاف در متلب

    کاهش رنگ تصاویر با شبکه عصبی SOFM در متلب

    کنترل میزان مخزن آب با کنترل کننده فازی در متلب

    کنترل سیستم تیر و توپ (Ball and Beam) با منطق فازی در متلب

    پیگیری فضای خالی سیگنال به روش جداسازی سیگنال در متلب

    پوشش شبکه با حداقل مصرف انرژی در شبکه WSN با الگوریتم ژنتیک در متلب

    تشخیص سرطان ریه با الگوریتم واترشد در متلب

پردازش تصویر و بینایی ماشین چیست و چه کاربردی دارد؟

با پیشرفت تکنولوژی در دنیای مدرن امروز، چالش هایی که انسان ها با آن مواجه هستند با گذشته متفاوت است. در عصر فناوری انسان ها برای حل مشکلات خود از تکنولوژی کمک می گیرند. پردازش تصویر و بینایی ماشین از جمله مواردی هستند که در حل مسائل پیش روی انسان به او کمک می کنند. در ادامه به تعریف مفاهیم مربوط به بینایی ماشین و پردازش تصویر می پردازیم و به کاربردهای هریک از آن ها اشاره خواهیم کرد.
پردازش تصویر و بینایی ماشین اصفهان
تصویر چیست؟

نمایش بصری داده ها را تصویر می گویند. واحد تشکیل دهنده تصاویر، پیکسل می باشد. پیکسل ها به تصویر، رنگ، کیفیت و وضوح، تیرگی یا سایه می دهند. تصاویر به صورت دوبعدی و تابعی از X و Y، یا به صورت سه بعدی و تابعی از X و Y و Z نیز نمایش داده می شوند.
پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر یا Image Processing به فرآیند پردازش تصاویر گرفته شده از طریق حسگرهای دیجیتال یا دوربین های معمولی و تبدیل آن ها به یک تصویر دیجیتال گفته می شود. بر روی این تصاویر دیجیتال به دست آمده عملیاتی صورت می گیرد تا به نتایج و اطلاعاتی دست یابیم. پردازش تصویر در حوزه های مختلفی از جمله پزشکی، سنجش از راه دور، صنعت و غیره کاربرد دارد. طبق تحقیقات انجام شده، بیشترین پردازش های حسی، مربوط به حس بینایی است. هرآنچه که می بینیم در قالب تصویر می باشد. به همین دلیل تعریف تصویر نیز در این مطلب خالی از لطف نیست.
مراحل پردازش تصویر چیست؟
تهیه و دریافت تصویر :

مرحله اول در پردازش تصویر، دریافت تصویر از یک منبع سخت افزاری مثل دوربین یا اسکنر دیجیتال می باشد.
بهبود و افزایش کیفیت تصویر :

مرحله دوم نمایش جزئیات پنهان شده در تصاویر و برجسته کردن ویژگی های جذاب و مورد علاقه در آن با تغییر کنتراست و روشنایی تصویر است. این فرایند باعث بهبود کیفیت تصاویر می شود.
بازیابی تصاویر :

در این مرحله با استفاده از فرمول و مدل ریاضی، کیفیت ظاهری تصویر بهتر می شود.
پردازش تصویر رنگی :

مدل سازی و پردازش رنگ در حوزه دیجیتال مرحله بعدی پردازش تصویر است.
پردازش چند وضوحی و موجک ها :

برای نمایش تصویر در قالب هرم و به صورت پارتیشن بندی، از قسمت های کوچکتری به نام موجک استفاده می شود.
فشرده سازی :

کم کردن حجم تصویر برای تسهیل در فرایند ذخیره سازی در حافظه و استفاده از پهنای باند مناسب در هنگام انتقال تصویر از طریق بستر اینترنت، مرحله دیگر پردازش تصویر می باشد.
پردازش مورفولوژیکی :

مجموعه ای از عملیات شامل حذف یا اضافه کردن پیکسل ها به تصویر، برای تبدیل تدریجی یک عکس به عکس دیگر بخش دیگری از پردازش تصویر است.
تقسیم بندی :

از دشوارترین مراحل پردازش تصویر، می توان به تقسیم کردن تصاویر به اجزای تشکیل دهنده آن اشاره کرد.
شرح و ارائه :

ارائه تصویر به نحوه ذخیره اطلاعاتی مانند رنگ تصویر، تبدیل تصویر به فرم مناسب برای پردازش از طریق کامپیوتر اشاره دارد. شرح تصویر نیز به استخراج اطلاعات به صورت کمی اشاره دارد.
شناسایی :

مرحله آخر از پردازش تصویر، تخصیص برچسب به یک شی است که به آن شناسایی می گویند.
آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین در آموزشگاه مهرگان
پردازش تصویر در چه زمینه هایی کاربرد دارد؟

ترمیم تصاویر در پزشکی، سنجش از راه دور ترافیک، تشخیص چهره، مباحث هوش مصنوعی و بینایی ماشین، تشخیص خسارات حاصل از زلزله بخشی از کاربردهای پردازش تصویر می باشد.
برای پردازش تصویر و بینایی ماشین چه زبان برنامه نویسی مناسب است؟

پایتون Python و متلب Matlab، جاوا و C از مناسب ترین زبان های برنامه نویسی در زمینه پردازش تصویر و بینایی ماشین می باشند.
آموزشگاه مهرگان اصفهان با برگزاری دوره آموزشی پردازش تصویر و بینایی ماشین، به شما در انجام پروژه در این حوزه کمک شایانی می کند.
بینایی ماشین چیست و چه کاربردهایی دارد؟

ir
09367292276azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

09367292276
azsoftir@gmail.com

azsoft.ir

بینایی ماشین یا Machine Vision یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها قابلیتی دهیم که هنگام دریافت تصویر، شبیه به چشم انسان عمل کنند، به گونه ای که بینایی چشم انسان برای کامپیوترها قابل درک شود. تحلیل تصاویر و استخراج اطلاعات مفید از آن ها، هدف مبحث بینایی ماشین می باشد.
از آنجایی که در بینایی ماشین، نیاز به حضور مداوم انسان نمی باشد و ازطرفی میزان خطا و هزینه نگهداری کمی دارد، تمایل به استفاده از بینایی ماشین در حوزه های متنوعی رو به رشد می باشد. ازجمله موارد کاربرد بینایی ماشین می توان به موارد زیر اشاره کرد :

    راهنمایی و رانندگی : مانند دوربین های ثبت پلاک خودرو
    تشخیص چهره در موبایل
    صنایع نظامی
    هوش مصنوعی و رباتیک
    اتوماسیون صنعتی
    هواشناسی
    نجوم و پزشکی

پردازش تصویر و بینایی ماشین مهرگان
سیستم بینایی ماشین چگونه کار می کند؟

به طور کلی فرایند بینایی ماشین در سه بخش دریافت تصویر ورودی، پردازش تصویر و درک تصویر خلاصه می شود. برای رسیدن به نتیجه مطلوب، تعامل بین این سه بخش حائز اهمیت است.
در بخش دریافت تصویر ورودی از طریق فیلم یا عکس، سیستم روشنایی و لنز مهم است زیرا باید تصاویر با جزئیات به صورت واضح و قابل رویت باشند، تا بتوان در آخرتصاویر را تجزیه و تحلیل کرد. لنز دوربین تصاویر را ثبت کرده و پس از آن در قالب نور، تصاویر را ارسال می کند. نورها به یک سنسور ارسال می شوند.
مرحله بعدی تبدیل نور به عمس دیجیتال است که توسط سنسورها انجام می شود. تصاویر دیجیتال به سیستم بینایی ماشین منتقل شده و آنالیز می شوند. پس از آن، نوبت به استخراج اطلاعات می رسد. براساس این اطلاعات، برای هدف مورد نظر، تصمیمات لازم اتخاذ می گردد.
پردازش سیستم بینایی ماشین در سه سطح، پایین، بالا و میانی انجام می گیرد. در بینایی سطح بالای ماشین، شرح مفهومی تصویر و مدیریت سطوح پایین و میانی انجام می شود. در سطح پایین، برای استخراج تعدادی از ویژگی های لبه و گوشه، پردازش تصویر صورت می گیرد. در سطح میانی نیز، آنالیز تصاویر و اشیای متحرک و تصویرسازی به صورت سه بعدی انجام می گیرد.
در آینده ای نزدیک، هوش مصنوعی و سیستم بینایی ماشین در همه زمینه های صنعتی و غیرصنعتی رشد قابل توجهی خواهند داشت. سیستم های بینایی ماشین به ابزار های پردازش تصویر نیازدارند. از این رو کسب مهارت و تسلط در این زمینه، باعث جذب شما به عنوان یک نیروی متخصص و حرفه ای در بازار کار این حوزه از علم خواهد شد.
کدام آموزشگاه برای یادگیری بینایی ماشین و پردازش تصویر مناسب است؟

مجتمع آموزشی مهرگان اصفهان پیشرو در تدریس زبان‌های مختلف برنامه نویسی و ‌هوش‌ مصنوعی، با بهره گیری از اساتید خبره و روش‌های به روز تدریس، دوره بینایی ماشین و پردازش تصویر را برگزار ‌می‌کند. در طی برگزاری کلاس‌ها علاوه بر مرور دانش‌ پایه زبان برنامه نویسی و پردازش تصویر و بینایی ماشین، شما تحت آموزش تخصصی به صورت کاربردی و پروژه محور قرار ‌می‌گیرید. پس از اتمام دوره به مباحث و تکنیک‌های بینایی ماشین و پردازش تصویر تسلط پیدا می کنید. آموزشگاه مهرگان اصفهان، افراد با مهارت را در حوزه بینایی ماشین و پردازش تصویر آموزش می دهد تا بتوانند متناسب با هدف خود، در بازار کار مشغول شوند. در پایان دوره می‌توانید نسبت به اخذ مدرک قابل ترجمه یا مدرک فنی حرفه ای اقدام نمایید.
آنچه خواهید آموخت

از آن جا که یادگیری نرم افزار بدون انجام تمرینات و پروژه های عملی امکان پذیر نمی باشد آموزش این دوره مبتنی بر روش TPH خواهد بود.

پیش نیاز پایتون مقدماتی، مبانی ریاضی پردازش تصویر (ریاضی مهندسی)

مباحث دوره به اختصار به شرح زیر می باشد :

    ماژول های مورد نیاز OpenCV
    راه اندازی و مفاهیم اولیه OpenCV
    کار با وبکم و انواع فایلها
    آشنایی با انواع ساختارهای پایه ایستا و پویا، آشنایی با اعمال پایه ی ماتریسی و توابع ریاضی هسته و روالهای رسم اشکال هندسی
    تبدیل فوریه و ویولت
    فیلترهای پایه حوزه مکان و فرکانس در OpenCV، تبدیلات هندسی اقلیدسی، تبدیلات فضای رنگ، اعمال هیستوگرامی و انتگرال تصاویر
    لبه یابی و بخش بندی، تحلیل ساختار و بافت
    کالیبره سازی دوربین، تغییر دید در مختصات 3 بعدی و مفاهیم مختصات هموژنیوس و تبدیلات پرسپکتیو و هوموگرافیک
    استخراج ویژگی
    تغییرات Morphologic
    تبدیل هاف
    آشنایی و کار با کلاسیفایر HaarCascade
    تشخیص چهره و اشیا
    ردیابی در OpenCV



پردازش تصویر و بینایی ماشین
تصویر چیست؟
پردازش تصویر چیست؟
مراحل پردازش تصویر
کاربردهای پردازش تصویر
کدام زبان بر نامه نویسی بر ای این کار مناسب است؟
درباره بینایی ماشین و کاربردهای آن
رد پیش‌نیازهای یادگیری بینایی ماشین در همین وبلاگ نوشته بودم (لینک) و بعد از اون هم در مطلبی در ویرگول، در مورد این که چرا موجودیتی به اسم «جامعه بینایی ماشین» رو راه انداختم (لینک) صحبت کردم. پس از انجام چندین پروژه و تولید چندین محتوا پیرامون این موضوع، امروز در این پست قراره که ایده هایی که شما می‌تونید در پروژه های بینایی ماشین و پردازش تصویر خودتون به کار بگیرید رو بررسی کنیم.

توجه داشته باشید که در این پست، فرض رو بر این گذاشتیم که شما با هوش مصنوعی، پایتون، بینایی ماشین و … آشنایی لازم و کافی رو دارید و حالا قصد دارید یک پروژه جدی باهاش انجام بدید اما نمی‌دونید باید چی کار کنید. اگر آشنایی ندارید هم مشکلی نیست، می‌تونید این مطلب رو صرفا برای ایجاد علاقه و یا رفع کنجکاوی بخونید