(SeaPRwire) –   北京, 2023年12月8日 — WiMi Hologram Cloud Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)(“WiMi”或“公司”)是一家领先的全球虚拟增强现实(AR)技术提供商,今天宣布采用深度卷积神经网络(DCNN)作为图像识别的核心算法,设计了一套可以在实时动态场景中识别和跟踪物体的增强现实系统,以实现增强现实场景中的物体识别和定位。DCNN具有强大的特征提取和分类能力,可以从复杂图像中提取有用的特征信息,用于物体识别和跟踪,并使用大规模动态图像数据集训练DCNN,以提高网络的识别准确性。

DCNN主要用于图像识别和计算机视觉任务的一种特殊神经网络结构。它由多个卷积层、池化层和全连接层组成,每一层都有一定数量的神经元。DCNN的核心是通过学习图像特征来实现图像分类和识别。DCNN的卷积层是其最重要的组成部分,通过在输入图像上使用卷积核进行卷积操作来提取图像特征,卷积核会在输入图像上滑动并与其元素乘积相加来获得输出特征图。通过堆叠多个卷积层,DCNN可以学习不同层次的特征,从低级到高级,逐步提取更抽象的特征。池化层旨在减小特征图的大小和参数数量,同时保留最重要的特征信息。常用的池化操作有最大池化和平均池化,分别将特征图局部区域的最大值或平均值作为输出。通过池化层操作,特征图的大小可以减小,特征的平移不变性和噪声免疫性可以提高。全连接层是DCNN的最后一层,将卷积层和池化层的输出展平成一维向量,并通过全连接层中的神经元进行分类。每个全连接层神经元都与前一层的每个神经元连接。全连接层通过学习权重和偏差来实现输入特征的线性组合和非线性转换,获得最终的分类结果。

WiMi采用DCNN作为图像识别的基本模型。通过在大量标注良好的图像数据上训练网络,网络可以学习不同物体的特征表示,并在输入图像中准确定位和识别这些物体。为适应动态图像的处理,WiMi对网络进行了适当的调整,实现了连续帧之间的信息传递和跟踪。然后,识别出的物体与增强现实结合,实现实时增强现实效果。通过将虚拟物体与真实场景融合,为用户提供更丰富的信息和交互。

基于DCNN的增强现实动态图像识别技术在游戏、教育和医疗等领域有着广阔的应用前景,为用户提供更沉浸式的增强现实体验。例如,在游戏开发中,该技术可以实现游戏动态人物和物体的识别;在智能交通系统中,该技术可以用于识别交通场景中的车辆和行人;在工业领域,该技术可以用于识别生产线上的设备和产品等。通过结合深度学习和增强现实技术,基于DCNN的增强现实动态图像识别技术提供了一种更准确高效的动态图像识别方法。

基于DCNN的增强现实动态图像识别技术在未来还有很大的发展潜力。未来,WiMi将通过对模型优化、数据集扩充和多模态集成进行研究,不断提高其性能和应用范围,为增强现实领域的应用提供更好的支持。

关于WIMI Hologram Cloud

WIMI Hologram Cloud, Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)是一家专注于专业领域的全息云计算技术全面解决方案提供商,包括汽车头上显示(HUD)软件、3D全息脉冲LiDAR、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等。其服务和全息AR技术包括汽车应用全息AR、3D全息脉冲LiDAR技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR广告技术、全息AR娱乐技术、全息ARSDK支付、互动全息通信等全息AR技术。

本文由第三方内容提供商提供。SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/)对此不作任何保证或陈述。

分类: 头条新闻,日常新闻

SeaPRwire为公司和机构提供实时新闻稿发布,覆盖超过6,500个媒体库、86,000名编辑和记者,以及90个国家350万台专业桌面电脑。SeaPRwire支持英语、韩语、日语、阿拉伯语、简体中文、繁体中文、越南语、泰语、印度尼西亚语、马来语、德语、俄语、法语、西班牙语、葡萄牙语等多种语言的新闻稿发布。