BẮC KINH, ngày 17 tháng 8 năm 2023 — Công ty Cổ phần Công nghệ Hỗ trợ Hình ảnh Giả lập WiMi (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” hoặc “Công ty”) – nhà cung cấp công nghệ Hỗ trợ Thực tế Tăng cường (AR) Hologram hàng đầu toàn cầu, hôm nay thông báo rằng thuật toán phát hiện cạnh dựa trên học sâu và phối hợp hình ảnh đang được nghiên cứu để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của phát hiện cạnh thông qua phân tích đa thang và trích xuất đặc trưng từ hình ảnh, và cải thiện phát hiện cạnh và độ chính xác của nó.
Đây là thuật toán sử dụng kỹ thuật học sâu và phương pháp phối hợp hình ảnh cho phát hiện cạnh. Cụ thể, thuật toán sử dụng mạng nơ-ron tích chập để thực hiện trích xuất đặc trưng trên hình ảnh gốc và trừu tượng hóa thông tin hình ảnh thành các đặc trưng ngữ nghĩa cao cấp hơn thông qua nhiều lớp tích chập và trộn. Những đặc trưng này sau đó được sử dụng cho phát hiện cạnh nhằm cải thiện độ chính xác của phát hiện cạnh. Sau khi hoàn thành phát hiện cạnh ban đầu, thuật toán cũng sẽ sử dụng phương pháp phối hợp hình ảnh để tiếp tục tối ưu hóa kết quả phát hiện cạnh. Nhiều kết quả phát hiện cạnh được tổng hợp để có được thông tin cạnh chính xác hơn. Mỗi pixel sẽ được gán nhãn theo kết quả phát hiện cạnh khác nhau, và vị trí cạnh cuối cùng sẽ được xác định dựa trên việc gán nhãn pixel.
Quy trình của thuật toán phát hiện cạnh chủ yếu bao gồm các bước sau: trước tiên, hình ảnh cần được phân tích ở nhiều chiều khác nhau, và chia thành nhiều chiều, mỗi chiều chứa thông tin cạnh có kích thước và hình dạng khác nhau. Điều này có thể giúp thuật toán nắm bắt tốt hơn thông tin cạnh trong hình ảnh và cải thiện độ chính xác phát hiện. Đối với mỗi chiều, cần trích xuất đặc trưng từ hình ảnh. WiMi sử dụng mạng nơ-ron tích chập sâu (CNN) làm bộ trích xuất đặc trưng, đưa hình ảnh vào mạng và trích xuất đặc trưng hình ảnh thông qua nhiều lớp tích chập và trộn, có thể giúp thuật toán nhận diện tốt hơn thông tin cạnh trong hình ảnh và lọc bỏ một số thông tin không liên quan. Bằng cách phối hợp đặc trưng hình ảnh các chiều khác nhau, thông tin cạnh toàn diện và chính xác hơn có thể được thu được. Kỹ thuật phối hợp hình ảnh được sử dụng để phối hợp các hình ảnh đặc trưng các thang bằng một số hệ số trọng lượng và sử dụng phép tích chập cho phát hiện cạnh, có thể nắm bắt tốt hơn thông tin cạnh và cải thiện độ chính xác và hiệu quả phát hiện.
Thuật toán phát hiện cạnh của WiMi dựa trên học sâu và phối hợp hình ảnh có nhiều đặc điểm kỹ thuật như mô hình học sâu, công nghệ phối hợp hình ảnh, học tập thích ứng, hiệu quả cao và tính toán song song, khiến thuật toán có giá trị nghiên cứu cao và ý nghĩa thực tiễn trong lĩnh vực phát hiện cạnh. Nó sử dụng mô hình học sâu cho trích xuất đặc trưng, và trừu tượng thông tin trong hình ảnh gốc thành các đặc trưng ngữ nghĩa cao cấp hơn thông qua CNN nhiều lớp, khiến phát hiện cạnh chính xác hơn. Đồng thời, nó cải thiện độ chính xác phát hiện cạnh bằng cách kết hợp kết quả của nhiều kết quả phát hiện cạnh, và tối ưu hóa kết quả bằng công nghệ phối hợp hình ảnh nhằm nâng cao độ bền vững của phát hiện cạnh. Ngoài ra, nó áp dụng phương pháp học tập thích ứng, có thể điều chỉnh tham số theo từng cảnh và tập dữ liệu khác nhau để tiếp tục cải thiện hiệu quả của thuật toán. Và nó có thể xử lý hiệu quả dữ liệu hình ảnh lớn, đồng thời có tốc độ nhanh hơn để đáp ứng yêu cầu thời gian thực, và áp dụng phương pháp tính toán song song để tận dụng tối đa nguồn lực phần cứng máy tính nhằm nâng cao hiệu quả và hiệu suất của thuật toán.
Thuật toán được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực thị giác máy tính nhờ độ chính xác và độ bền cao, ví dụ nhận dạng đối tượng, phân tích video, phân đoạn hình ảnh, lái xe tự động, xử lý hình ảnh y tế v.v. Trong tương lai, WiMi sẽ tiếp tục khám phá các ứng dụng đột phá dựa trên công nghệ xử lý hình ảnh và học sâu nhằm tiếp tục nâng cao độ chính xác, hiệu quả và khả năng áp dụng của thuật toán phát hiện cạnh, và thúc đẩy sự thay đổi của công nghệ xử lý hình ảnh.
Về WiMi Hologram Cloud
WiMi Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) là nhà cung cấp giải pháp kỹ thuật toàn diện tập trung vào các lĩnh vực chuyên nghiệp bao gồm phần mềm HUD hologram AR ô tô, công nghệ LiDAR xung hologram 3D, thiết bị trường ánh sáng hologram mang trên đầu, bán dẫn hologram, phát triển phần mềm hologram đám mây, hướng dẫn bằng hologram trên xe hơi và những lĩnh vực khác. Dịch vụ và công nghệ AR hologram của nó bao gồm ứng dụng AR hologram trên ô tô, công nghệ LiDAR xung hologram 3D, công nghệ bán dẫn thị giác hologram, phát triển phần mềm hologram, công nghệ quảng cáo AR hologram, công nghệ giải trí AR hologram, thanh toán ARSDK hologram, giao tiếp AR tương tác hologram và các công nghệ AR hologram khác.
Tuyên bố an toàn cảng
Bản tin này chứa “tuyên bố tương lai” theo Đạo luật Cải cách Kiện tụng Chứng khoán Tư nhân năm 1995. Những tuyên bố tương lai này có thể được xác định bằng cách sử dụng từ ngữ như “sẽ”, “dự kiến”, “dự đoán”, “tương lai”, “định”, “kế hoạch”, “tin tưởng”, “ước tính” và các tuyên bố tương tự. Những tuyên bố không dựa trên các sự kiện lịch sử, bao gồm các tuyên bố về niềm tin và kỳ vọng của Công ty, là tuyên bố tương lai. Trong số những thứ khác, triển vọng kinh doanh và trích dẫn của quản lý trong bản tin này và kế hoạch chiến lược và hoạt động của Công ty chứa tuyên bố tương lai. Công ty cũng có thể đưa ra tuyên bố tương lai bằng văn bản hoặc miệng thông qua các báo cáo thường kỳ gửi cho Ủy ban Chứng khoán và Hối đoái Hoa Kỳ (“SEC”) theo Mẫu 20-F và 6-K, báo cáo thường niên gửi cổ đông, bản tin báo chí và các tuyên bố miệng của các quan chức, giám đốc hoặc nhân viên với bên thứ ba. Các tuyên bố tương lai liên quan đến rủi ro và độ không chắc chắn. Một số yếu tố có thể gây ra kết quả thực tế đáng kể khác với bất kỳ tuyên bố tươ