Segmentering
Sanntids segmentering av bilder og video
Hva tilbyr vi?
Neuros tilbyr avanserte løsninger for segmentering av bilder og video i sanntid. Vår teknologi benytter seg av kunstig intelligens og maskinlæring for å analysere og dele opp visuelt innhold med høy presisjon, noe som gjør det mulig å identifisere og spore ulike objekter og områder i sanntid.
Hva er segmentering?
Segmentering er prosessen hvor et bilde eller en video deles opp i meningsfulle segmenter, vanligvis ved å identifisere og isolere ulike objekter eller områder. Dette gjør det mulig å analysere hvert segment individuelt, noe som er spesielt nyttig i mange anvendelser som medisin, autonom kjøring, sikkerhetssystemer, og mer.
Forskjellen mellom Objektgjenkjenning med rammer og segmentering
Objektgjenkjenning med rammer
- Beskrivelse: Objektgjenkjenning med rammer, også kjent som «bounding box» metode, identifiserer og lokaliserer objekter i et bilde ved å tegne rektangulære bokser rundt dem.
- Bruksområde: Denne metoden er ofte brukt for enklere oppgaver hvor det er tilstrekkelig å vite plasseringen og en grov forståelse av størrelsen på objektene.
- Eksempel: Et system kan gjenkjenne og tegne rammer rundt biler og fotgjengere i et trafikkamera, men uten detaljert informasjon om objektenes eksakte form.
Segmentering
- Beskrivelse: Segmentering går et skritt videre ved å klassifisere hver eneste piksel i bildet, slik at konturene og overflatene til objektene blir nøyaktig definert.
- Bruksområde: Dette er essensielt i situasjoner hvor detaljer og nøyaktig informasjon om objektenes form og posisjon er kritisk.
- Eksempel: I et medisinsk bilde kan segmentering brukes til å identifisere og markere forskjellige vevstyper eller anomalier med høy presisjon, noe som er avgjørende for diagnoser og behandlinger.
