usdt回收(www.caibao.it):富士通发表新AI手艺 实现世界第一高精度图像识别

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富士通研究所发表新的人工智慧手艺,透过深度学习可从枢纽位置识别庞大的人类行为,并乐成实现了天下第一的高精度图像识别。

这项行为识别手艺,透过深度学习来识别多个枢纽串联的庞大动作,或获取行为中相邻枢纽位置资讯。较过往未使用相近枢纽资讯的通例手艺相比,获得相当显著的提高。例如开箱取出物品,手、肘部及肩枢纽随着手臂弯曲和舒展,这样多枢纽相互转变的庞大行为也能获得识别。

富士通研究所于日前1月10日至1月15日在线上举行的第25届国际模式识别集会中揭幕这项新AI手艺的细节。

2021年中,富士通研究所将追加此项新手艺至「行为剖析手艺Actlyzer」中,期待打造更高精确度且能快速应用的辨识系统。应用于检查工厂的事情程序以及检测公共环境中的危险行为,可望鼎力提升社会安全性。

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近年来AI手艺的提高,已实现深度学习从视频图像识别人类行为。

一般来说,行使AI举行人类行为识别取决于各骨骼枢纽位置的时间转变,包罗手、肘部及肩枢纽的识别特征,然后将这些特征毗邻到简朴的运动模式。通例手艺下已能准确掌握每个枢纽的特征。再加上对完成训练的AI模子,进一步提供毗邻相邻枢纽的组合特征,来实现庞大运动的高精度识别。

富士通针对图形卷积神经网路开发了一组新的AI模子,借由接纳透过以人体枢纽姿势的结构为节点作为基础,以相近枢纽所组成的图来执行图结构的卷积运算。

透过枢纽的时间序列数据,预先训练此模子可以优化与相邻枢纽的毗邻强度并可以获取用于行为识别的有用毗邻关系。

这项手艺行使骨架数据对行为识别领域的天下基准举行了评估。在现实数据中,与简朴行为相比,准确率和通例手艺持平;然而,在诸如开箱或扔掷的庞大行为辨识上准确率则大大地提升,与通例手艺相比提高了7%以上,乐成到达天下第一的识别精度。

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