Produkt zum Begriff Objekterkennung:
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Netatmo NOC01-DE Presence Outdoor-Sicherheitskamera mit Objekterkennung, WLAN, Schwarz
Netatmo NOC01-DE Presence Outdoor-Sicherheitskamera mit Objekterkennung - Schwarz Merkmale Erkennt und unterscheidet Personen, Fahrzeuge und Tiere Alert-Zones Integriertes intelligentes Flutlicht Wird einfach als Außenlicht installiert Individuelle und präzise Benachrichtigungen über Ereignisse Videosicherung auf integrierter microSD Karte oder Dropbox Netatmo webapp Funktioniert mit Apple Homekit (iOS 10 oder höher erforderlich) Kompatibel mit Sprachsteuerung: Amazon Alexa, Google Assistent, Apple Homekit Full-HD Videos 8x Digitalzoom in den Videos Wetterfest Infrarot-Nachtsicht Zeitrafferfunktion Erfassung auf weite Distanz bis zu 20 m Betriebstemperatur: -20 °C bis +50 °C Kamera Videosensor: 4MP, Sichtfeld: 100° Auflösung: Bis zu 1920 x 1080 LED-Flutlicht: 12 W, dimmbar IR-Nachtsicht: Erfassung bis 15 m WLAN 802.11 b/g/n (2.4GHz) Datenspeicherung: MicroSD-Karte Kompatibilität mit iPhone und iPad: Mindestens iOS 10 erforderlich WLAN mit Hochgeschwindigkeits-Internetverbindung erforderlich (Mindestgeschwindigkeit für Upload und Download 25 KB/sec) Android-Kompatibilität: Mindestens Android 5.0 erforderlich Abmessungen: 50 x 200 x 110 mm Abmessungen mit Wandanbringung: 110 x 230 x 175 mm Stromversorgung: 100-240V, ersetzt vorhandene Lampenfassung Installation/Anschluß: über vorhandene Lampenfassung (kein Netzstecker enthalten) Lieferumfang Netatmo Presence-Kamera Montage-Satz 8 GB microSD-KarteProdukt-, Lizenz-, Markennamen und Warenzeichen sind Eigentum der entsprechenden Markeninhaber und werden nur genannt, weil Sie Bestandteil des Artikels sind und dessen Qualität widerspiegeln!
Preis: 298.54 € | Versand*: 0.00 € -
Digital Image Processing, Global Edition (Gonzalez, Rafael C.~Woods, Richard E.)
Digital Image Processing, Global Edition , For courses in Image Processing and Computer Vision. Introduce your students to image processing with the industry's most prized text For 40 years, Image Processing has been the foundational text for the study of digital image processing. The book is suited for students at the college senior and first-year graduate level with prior background in mathematical analysis, vectors, matrices, probability, statistics, linear systems, and computer programming. As in all earlier editions, the focus of this edition of the book is on fundamentals. The 4th Edition, which celebrates the book's 40th anniversary, is based on an extensive survey of faculty, students, and independent readers in 150 institutions from 30 countries. Their feedback led to expanded or new coverage of topics such as deep learning and deep neural networks, including convolutional neural nets, the scale-invariant feature transform (SIFT), maximally-stable extremal regions (MSERs), graph cuts, k-means clustering and superpixels, active contours (snakes and level sets), and exact histogram matching. Major improvements were made in reorganizing the material on image transforms into a more cohesive presentation, and in the discussion of spatial kernels and spatial filtering. Major revisions and additions were made to examples and homework exercises throughout the book. , > , Auflage: 4th edition, Erscheinungsjahr: 20180428, Produktform: Kartoniert, Autoren: Gonzalez, Rafael C.~Woods, Richard E., Auflage: 18004, Auflage/Ausgabe: 4th edition, Seitenzahl/Blattzahl: 1024, Fachschema: Bildbearbeitung~Bildverarbeitung~Grafik (EDV) / Bildverarbeitung, Fachkategorie: Bildverarbeitung, Imprint-Titels: Pearson Higher Education, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Elektrotechnik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 195, Breite: 234, Höhe: 39, Gewicht: 1606, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger EAN: 9780135052679, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 84.74 € | Versand*: 0 € -
Image Processing Unit für den Ricoh IS 420
Leseeinheit für den Ricoh IS 420Image Processing Unit 1 Stück
Preis: 50.00 € | Versand*: 5.80 € -
Image Processing Unit für den Bell + Howell 500FB
Leseeinheit für den Bell + Howell 500FBImage Processing Unit 1 Stück
Preis: 50.00 € | Versand*: 5.80 €
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Welche Methoden der Bildanalyse werden in der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen?
In der digitalen Bildverarbeitung werden Methoden wie Kantenerkennung, Segmentierung und Merkmalsextraktion eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen. Diese Methoden helfen dabei, relevante Informationen aus Bildern zu extrahieren und Muster in den Daten zu identifizieren. Durch die Kombination dieser Techniken können Computerprogramme Objekte in Bildern erkennen und analysieren.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Objekterkennung in der Bildverarbeitung?
Die gängigsten Methoden zur Objekterkennung in der Bildverarbeitung sind Convolutional Neural Networks (CNNs), Haar-like Features und Histogram of Oriented Gradients (HOG). CNNs sind besonders effektiv für komplexe Objekterkennungsaufgaben, während HOG und Haar-like Features häufig für einfachere Objekte verwendet werden. Andere Methoden sind auch möglich, aber diese drei sind am weitesten verbreitet und erfolgreich.
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Welche Technologien werden zur Objekterkennung in der modernen Bildverarbeitung und künstlichen Intelligenz eingesetzt?
In der modernen Bildverarbeitung und künstlichen Intelligenz werden Technologien wie neuronale Netzwerke, Convolutional Neural Networks (CNN) und Deep Learning eingesetzt, um Objekte in Bildern zu erkennen. Diese Technologien ermöglichen es, komplexe Muster und Merkmale in Bildern zu identifizieren und Objekte präzise zu klassifizieren. Durch den Einsatz von Machine Learning-Algorithmen können diese Technologien kontinuierlich verbessert und optimiert werden.
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Wie kann die Objekterkennung in der Bildverarbeitung zur Verbesserung von Automatisierungssystemen eingesetzt werden?
Die Objekterkennung in der Bildverarbeitung ermöglicht es Automatisierungssystemen, Objekte in Echtzeit zu identifizieren und zu verfolgen. Dadurch können Prozesse effizienter gesteuert und optimiert werden. Zudem können Fehler frühzeitig erkannt und behoben werden, was die Produktivität und Qualität der Automatisierungssysteme verbessert.
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Wie können visuelle Datenverarbeitungstechnologien zur Verbesserung der Bilderkennung und Objekterkennung in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Visuelle Datenverarbeitungstechnologien können zur Extraktion von Merkmalen aus Bildern verwendet werden, um die Genauigkeit der Bilderkennung zu verbessern. Durch den Einsatz von Algorithmen wie Convolutional Neural Networks können visuelle Datenverarbeitungstechnologien Objekte in Bildern präziser identifizieren. Die Integration von visuellen Datenverarbeitungstechnologien in künstliche Intelligenzsysteme ermöglicht eine schnellere und genauere Objekterkennung in verschiedenen Anwendungen.
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Wie können maschinelle Erkennungsprozesse in der Bildverarbeitung zur Verbesserung der automatischen Objekterkennung eingesetzt werden?
Maschinelle Erkennungsprozesse können verwendet werden, um Muster und Merkmale in Bildern zu identifizieren und zu analysieren. Durch den Einsatz von Algorithmen können Objekte automatisch erkannt und klassifiziert werden. Dies ermöglicht eine schnellere und präzisere Objekterkennung in großen Datensätzen.
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Wie kann Objekterkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt werden und welche Vorteile bietet sie in verschiedenen Anwendungsgebieten?
Objekterkennung in der Bildverarbeitung wird verwendet, um automatisch Objekte in Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Dies ermöglicht eine effiziente Analyse großer Datenmengen, beispielsweise in der medizinischen Bildgebung oder der Überwachungstechnik. Die Vorteile liegen in der Automatisierung von Prozessen, der Verbesserung der Genauigkeit und der Geschwindigkeit der Analyse sowie der Reduzierung menschlicher Fehler.
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Wie kann man Objekterkennung mit TensorFlow durchführen?
Um Objekterkennung mit TensorFlow durchzuführen, kann man das TensorFlow Object Detection API verwenden. Zuerst muss man ein vortrainiertes Modell herunterladen und es mit den gewünschten Daten trainieren. Danach kann man das trainierte Modell verwenden, um Objekte in Bildern oder Videos zu erkennen.
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