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「リアルタイムの高度な物体認識を備えたLego Technicソーターの構築」

「Nullspace Roboticsでのインターンシップ中、私は会社の能力を高めるプロジェクトに取り組む機会を得ました物体検出と機械学習画像を統合しました…」

CV2（OpenCV）は、コンピュータビジョンのためのオープンソースのライブラリですこのライブラリは、画像処理やコンピュータビジョンの応用を開発するために広く使用されています CV2を使用すると、さまざまな画像処理タスクを実行できますその中の一つが、イメージ上のパターンを見つけることです パターン検出は、コンピュータビジョンの重要な分野です例えば、顔検出や文字認識などのアプリケーションでは、パターン検出が一般的に使用されます

この記事では、コンピュータビジョンとニューラルネットワークを使用して、100年以上前に書かれた筆記体のテキストから単語を見つけましたこの短い例では、CV2パッケージを使用しました

「プラネットデータとAmazon SageMakerの地理空間能力を活用して、クロップセグメンテーションの機械学習モデルを構築する」

この分析では、K最近傍法（KNN）モデルを使用して、作物セグメンテーションを実施し、農業地域における地上の真相画像とこれらの結果を比較します私たちの結果は、KNNモデルによる分類が、2015年の地上の真相分類データよりも2017年の現在の作物畑の状態をより正確に表していることを示していますこれらの結果は、Planetの高頻度の地球規模の画像の力を示しています農業畑は頻繁に変化し、シーズンによっては複数回変化することがありますが、この土地を観察し分析するために高頻度の衛星画像が利用可能であることは、農業地や急速に変化する環境の理解にとって非常に価値のあるものとなります

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