저자: Zen과 컴퓨터 프로그래밍의 예술
1. 소개
산업용 사물인터넷(Industrial IoT), 인공지능(AI), 로봇공학, 생체인식 기술 등 신기술의 발달로 산업자동화 분야에도 심층적인 변화가 일어나고 있다. 산업 자동화의 발전은 컴퓨터 그래픽과 딥러닝의 발전을 이끌 것입니다. 이 기사에서는 이미지 분류, 대상 감지, 이미지 분할 및 깊이 추정과 같은 시각적 작업부터 시작하여 산업 자동화에서 컴퓨터 그래픽 및 딥 러닝의 관련 응용 프로그램을 설명합니다.
1. 배경 소개
산업 자동화는 크게 기계, 전기, 제어, 공정 제어, 전자, 관리 분야로 구성되며, 그 중 컴퓨터 비전과 딥 러닝이 산업 자동화 발전의 주요 중점 분야입니다. 산업 사물인터넷, 인공지능, 로봇공학, 생체인식 기술의 영향으로 산업 자동화 분야에서 컴퓨터 비전과 딥러닝이 붐을 이루고 있습니다. 2019년 1분기에 중국기업제조협회(China Enterprise Manufacturing Association)가 발표한 "13차 5개년 계획 중 산업 자동화 개발 실행 계획"에는 산업 자동화 분야의 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 애플리케이션이 촉진되고 컴퓨터 비전이 촉진될 것이라고 명시되어 있습니다. 국내 산업자동화 분야의 딥러닝을 육성하고, 산업제어, 기계공학, 생태모니터링, 스마트 농업 등의 분야를 포함하여 조사, 평가, 기획을 수행하는 연구를 배웁니다. '13차 5개년 계획' 중 산업 자동화 발전을 위한 실천 계획'에서도 2020년까지 산업 자동화 분야에서 컴퓨터 비전과 딥 러닝의 전체 적용률이 80% 이상으로 높아질 것으로 예측하고 있다. 동시에 빅데이터, 블록체인 및 기타 신기술은 산업 자동화 분야에서 중요한 기술 혁신이 될 것입니다. 이 글에서는 시각적 작업의 몇 가지 일반적인 사례부터 시작하여 이러한 시각적 작업을 해결하기 위해 컴퓨터 그래픽과 딥러닝을 사용하는 방법을 소개합니다. 먼저 컴퓨터 그래픽의 기본 개념과 용어를 소개하고, 간단한 사례를 통해 이미지 분류, 타겟 검출 등 컴퓨터 그래픽의 몇 가지 응용을 소개하고, 딥러닝의 기본 개념과 용어를 소개하고, 이미지 분할을 달성하기 위해 심층 신경망을 훈련하는 방법에 대해 논의하고, 마지막으로 독자들에게 이 두 가지 기술을 결합하여 보다 복잡한 목표 감지 작업-목표 추적을 달성하는 방법을 보여 드리겠습니다.