WiMi公佈基於深度卷積神經網路的擴增實境動態圖像識別

(SeaPRwire) –   北京, 2023年12月8日 — WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi”或”公司”), 是一家領先的全球虛擬實境(AR)技術提供商,今天宣佈使用深度卷積神經網路(DCNN)作為圖像識別的核心算法,設計了一個可以在實時識別和跟蹤動態場景中的物體的增強實境系統,以實現增強實境場景中的物體識別和定位。DCNN具有強大的特徵提取和分類能力,可以從複雜圖像中提取有用的特徵信息,並將其用於物體識別和跟蹤,大量的動態圖像數據集被用於訓練DCNN,以提高網絡的識別精度。

DCNN主要用於圖像識別和計算機視覺任務的一種特殊神經網絡結構。它由多個卷積層、池化層和完全連接層組成,每一層都有一定數量的神經元。DCNN的核心是通過學習圖像特徵來實現圖像分類和識別。DCNN最重要的組成部分是卷積層,它通過使用在輸入圖像上滑動的卷積核對輸入圖像進行卷積操作,從而提取圖像的特徵。卷積核通過元素對元素地與圖像相乘並將結果相加,從而獲得輸出特徵圖。通過堆疊多個卷積層,DCNN可以學習不同層次的特徵,從低層到高層,逐步提取更抽象的特徵。池化層的設計目的是在保留最重要的特徵信息的同時減小特徵圖的大小和參數數量。常用的池化操作有最大池化和平均池化,它們分別將特徵圖局部區域的最大值或平均值作為輸出。通過池化層操作,特徵圖的大小可以被減小,同時提高了特徵的平移不變性和噪聲免疫性。完全連接層是DCNN的最後一層,它將卷積和池化層的輸出展平成一維向量,並通過完全連接層的神經元進行分類。每個完全連接層神經元都與前一層的所有神經元連接。完全連接層學習權重和偏差來實現輸入特徵的線性組合和非線性轉換,從而獲得最終的分類結果。

WiMi將DCNN作為圖像識別的基本模型。通過在大量正確標註的圖像數據上進行訓練,網絡可以學習不同物體的特徵表徵,並在輸入圖像中準確定位和識別這些物體。為了適應動態圖像的處理,WiMi對網絡進行了適當的調整,實現了連續幀之間的信息傳遞和跟蹤。然後,識別出的物體與增強實境相結合,實現了實時的增強實境效果。通過將虛擬物體與真實場景融合,為用戶提供了更豐富的信息和互動。

這種基於DCNN的增強實境動態圖像識別技術在遊戲、教育和醫療等領域有著巨大的應用潛力,為用戶帶來更加沉浸式的增強實境體驗。例如,在遊戲開發中,該技術可以實現遊戲動態角色和物體的識別;在智能交通系統中,該技術可以用於交通場景中的車輛和行人識別;在工業領域,該技術可以用於生產線上的設備和產品識別等。通過結合深度學習和增強實境技術,基於DCNN的增強實境動態圖像識別技術提供了一種更準確和高效的動態圖像識別方法。

基於DCNN的增強實境動態圖像識別技術在未來有著巨大的發展潛力。未來,WiMi將通過對模型優化、數據集擴充和多模態整合的研究,進一步提高其性能和應用範圍,為增強實境領域的應用提供更好的支持。

關於WiMi Hologram Cloud

WiMi Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI)是一家專注於專業領域的全息雲綜合技術解決方案提供商,包括全息增強實境汽車HUD軟件、3D全息脈衝LiDAR、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息車載導航等。其服務和全息增強實境技術包括全息增強實境汽車應用、3D全息脈衝LiDAR技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息增強實境廣告技術、全息增強實境娛樂技術、全息增強實境SDK支付、互動式全息通訊等全息增強實境技術。

安全港聲明

本新聞稿包含《1995年私人證券訴訟改革法》定義下的「前瞻性聲明」。這些前瞻性聲明可以通過術語識別,如「將」、「預期」、「預見」、「未來」、「擬」、「計劃」、「相信」、「估計」等。非歷史事實的聲明,包括公司信念和期望,都是前瞻性聲明。本新聞稿和公司的戰略和營運計劃中的業務展望和管理層引用,以及公司定期向美國證券交易委員會提交的20-F和6-K表格中的部分內容,以及年度報告、股東通函、新聞稿和公司高管在第三方面對面交流中的口頭聲明,都包含前瞻性聲明。前瞻性聲明涉及固有風險和不確定性。若干因素可能導致實際結果與任何前瞻性聲明存在重大差異,包括但不限於以下幾點:公司的目標和策略;公司未來業務發展、財務狀況和經營業績;全息增強實境行業的預期增長;以及公司對產品和服務的需求和市場接受度的期望等。

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