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Huazhong University of Science and Technology의 유명한 전국 교육 교사 인 He Lingsong 교수는 실시간 스포츠 배팅 Optics Valley Course의 손님입니다
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2021-09-30
지능형 로봇은 사람들과 어떻게 통신하고 외부 환경을 다루는 방법은 무엇입니까? 우리 인간과 같은 반응입니까? 인간과 의사 소통하려면 로봇도 비전과 청각이 필요합니다 그렇다면 로봇의 비전과 청각은 어떻게 형성됩니까? 이 질문들이 매우 흥미 롭습니까? 2021 년 9 월 29 일, 우리 실시간 스포츠 배팅 광학 밸리 코스는 10 주년을 축하했습니다 우리는 Huazhong 과학 기술 대학의 기계 과학 기술 실시간 스포츠 배팅 전문가 인 He Lingsong 교수를 초청 연사로 초대했습니다 그는 Lingsong 교수는 박사 과정 감독관이자 전국 교육 마스터입니다 그의 주요 연구 방향은 산업 측정 및 제어, 가상 기기 기술, 가상 현실 기술 등입니다 강의 교수의 주제는 "기계 비전과 오디오"입니다
교수님나는 주로 내 반 친구들과 공유다음 내용：기계 지각 기술; 컴퓨터 청각 관련 지식 및 비전 관련 지식 기계가 외부 세계를 다루기를 원할 때 외부 세계를 어떻게 인식합니까? 주로 굽힘 센서와 같은 센서 + 신호 처리 + 인공 지능에 의존하여 물체의 움직임에 따라 물체의 변형을 향상시킬 수 있습니다 예를 들어, 보스턴 파워 (Boston Power)가 개발 한 로봇 개는 유리를 분쇄하지 않고 빠르게 집어 들여야합니다 예를 들어, 펄스 및 하트 비트를 감지 할 수있는 펄스 센서가 장착 된 스포츠 마모와 같은 많은 사람들은 물론 시각적 센서가 있어야합니다 이 센서 후에 신호 처리도 필요합니다 신호 처리 작업은 주로 수학 공식을 통해 센서가받은 원래 정보를 처리하고, 후속 인공 지능 환경에 유용한 정보를 추출하는 것입니다 예를 들어, 사진을 찍을 때, 우리는 종종 얼굴을 식별하는 기술을 따르는 카메라에 일부 프레임이 보입니다 기계는 얼굴을 어떻게 인식합니까? 인간의 얼굴의 기본 특성과 로봇의 원래 얼굴 모델을 기반으로 정보를 추출하는 것입니다 세 번째 중요한 요소는 인공 지능입니다 인공 지능은 컴퓨터를 사용하여 인간 지능을 시뮬레이션하고 외부 인식 신호를 이해하고 판단합니다 인공 지능의 적용에는 주로 모델 선택, 모델 교육 및 예측 및 판단의 세 단계가 포함됩니다 기계는 인간과 매우 유사합니다 빠른 판단을 내리려면 가능한 한 많은 포괄적 인 정보를 마스터하고 얼굴 인식 시스템과 같은 충분한 교육을 수행해야합니다 인간의 경우, 우리는 머리의 앞, 측면에서 사람들을 빠르게 인식 할 수 있습니다 그러나 기계의 경우 전면, 측 및 뒤로 정보를 입력하지 않으면 올바른 예측과 판단을 신속하게 만들기가 어렵습니다 얼굴 인식이 머리 뒷면에서 정보를 입력하지 않으면 사람의 신원 정보를 머리 뒤에서 판단 할 수 없습니다
비전이 로봇의 눈이라면，그런 다음 청각은 로봇의 귀입니다세상에서사운드 신호는 많은 주파수와 다른 것으로 간주 될 수 있습니다、다양한 크기의 사인파와 결합。컴퓨터로 수집 한 후, 푸리에가 기계가 이해할 수있는 스펙트럼으로 변환 한 후 로봇의 청문회가 형성됩니다그래서 로봇은 일련의 일련의복잡한 변환 후 일부 언어를 이해할 수 있지만 이러한 언어는 로봇에 의해 인식되어야합니다 예를 들어, 로봇이 특정 방언 정보 및 훈련을 얻지 못하면 현지 방언을 전혀 이해하기가 어렵거나 이해할 수 없습니다 그러나 인공 지능 기술의 지속적인 개발로 인해 로봇이 저장하고 교육하는 정보의 양은 점점 커지고 있으며, 다른 언어로 된 방언과 언어가 점점 더 커지고 있습니다 그렇다면 기계의 비전은 어떻게 형성됩니까? 첫째, 빨간색, 녹색, 파란색 (rGB) 세 가지 기본 색상을 다른 비율로 혼합하면 다른 색상이 생길 수 있습니다 색상 외에도 기계는 에지 감지 및 기타 기술을 통해 목표를 달성 할 수 있습니다 예를 들어, 드론을 사용하여 동물의 공중 사진을 사용하여 동물의 기본 개요 모델을 획득 목표로 설정할 수 있습니다 요컨대, 로봇의 시각적 소스는 다음과 같습니다 카메라 장치는 캡처 된 대상을 이미지 신호로 변환하여 전용 이미지 처리 시스템으로 전송하고 픽셀 배포, 밝기, 색상 및 기타 정보를 기반으로 디지털 신호로 변환합니다 이미지 시스템은이 신호에서 다양한 작업을 수행하여 로봇의 비전을 형성하기 위해 대상의 특성을 추출합니다
강의가 끝날 무렵, 교수는 Huazhong 과학 기술 대학의 기계 과학 기술 실시간 스포츠 배팅 관련 전공을 반 친구들에게 소개했습니다，학생들에게 메시지 보내기：컴퓨터 배우기, 미래의 학습 및 연구 방향으로 인공 지능을 선택하십시오우선 수학을 배워야합니다，기본 분야는 매우 중요합니다！
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