أعلنت WiMi عن تقسيم المجموعات الدلالية للنقاط المتصلة بالصورة باستخدام شبكة تحويل الرسوم البيانية المندمجة

(SeaPRwire) –   أعلنت شركة WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” أو “الشركة”)، وهي أحد أبرز مزودي تقنية الواقع الافتراضي المعزز بالصور الهولوغرافية (“AR”) على مستوى العالم، اليوم عن طريقة تقسيم المجالات الدلالية للنقاط المترابطة المندمجة مع الصور باستخدام شبكة التراكب البياني المندمجة، بهدف استخدام المعلومات المختلفة للصورة والنقاط المترابطة لتحسين دقة وكفاءة تقسيم المجالات الدلالية.

تعتبر بيانات النقاط المترابطة فعالة للغاية في تمثيل الهندسة وهيكل الأشياء، في حين تحتوي البيانات الصورية على معلومات لونية ونسيجية غنية. يمكن لدمج هذين النوعين من البيانات استخدام مزايا كل منهما بشكل متزامن وتوفير معلومات أكثر شمولية لتقسيم المجالات الدلالية.

يعتبر الشبكة البيانية المندمجة المتراكبة (FGCN) نموذج تعلم عميق فعال يمكنه معالجة بيانات الصور والنقاط المترابطة بشكل متزامن والتعامل بكفاءة مع ميزات الصور ذات الدقات والمقاييس المختلفة لاستخلاص الميزات وتقسيم الصور بكفاءة. يمكن لـ FGCN استخدام البيانات متعددة الوسائط بكفاءة أكبر عن طريق استخلاص المعلومات الدلالية لكل نقطة تشارك في البيانات ثنائية الوسائط للصورة والنقاط المترابطة.

لتحسين كفاءة استخلاص ميزات الصورة، قدمت شركة WiMi أيضًا وحدة جار قريب k ثنائي القناة (KNN). تسمح هذه الوحدة لـ FGCN باستخدام المعلومات المكانية في بيانات الصورة لفهم السياق بشكل أفضل في الصورة عن طريق حساب المعلومات الدلالية لـ k الأقرباء حول كل نقطة. هذا يساعد FGCN على التمييز بشكل أفضل بين الميزات الأكثر أهمية وإزالة الضوضاء غير ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم FGCN آلية اهتمام مكاني للتركيز بشكل أفضل على الميزات الأكثر أهمية في بيانات النقاط المترابطة. تسمح هذه الآلية بتعيين أوزان مختلفة لكل نقطة بناءً على هندستها وعلاقة النقاط المجاورة لفهم المعلومات الدلالية لبيانات النقاط المترابطة بشكل أفضل.

من شأن تقسيم المجالات الدلالية للنقاط المترابطة المندمجة مع الصور باستخدام شبكة التراكب البياني المندمجة أن تستخدم المعلومات المتعددة الوسائط مثل الصور والنقاط المترابطة بكفاءة أكبر لتحسين دقة وكفاءة تقسيم المجالات الدلالية، مما من شأنه أن يعزز رؤية الآلة والذكاء الاصطناعي والتصوير الجوي واستشعار عن بعد وغيرها من المجالات، مقدمًا طريقة جديدة لأبحاث تقسيم المجالات الدلالية في المستقبل.

لدى تقسيم المجالات الدلالية للنقاط المترابطة المندمجة مع الصور باستخدام شبكة التراكب البياني المندمجة آفاق تطبيق واسعة ويمكن تطبيقه في العديد من المجالات مثل القيادة الذاتية والروبوتات وتحليل الصور الطبية. مع التطور السريع لمجالات القيادة الذاتية والروبوتات وتحليل الصور الطبية وغيرها، هناك طلب متزايد على معالجة وتقسيم المجالات الدلالية لبيانات الصور والنقاط المترابطة. على سبيل المثال، في مجال القيادة الذاتية، يحتاج السيارات ذاتية القيادة إلى إدراك وفهم بيئتها المحيطة بدقة، بما في ذلك تقسيم المجالات الدلالية لأشياء مثل الطرق والمركبات والمشاة. يمكن لتقسيم المجالات الدلالية للنقاط المترابطة المندمجة مع الصور باستخدام شبكة التراكب البياني المندمجة تحسين إدراك وفهم بيئة المحيط وتوفير دعم بيانات أكثر دقة لاتخاذ القرارات والتحكم في السيارات ذاتية القيادة.

تتمثل WiMi في المستقبل في تحسين بنية النموذج بشكل أكبر. في الوقت نفسه، سيتم دمج النموذج مع تقنية التعلم العميق للاستفادة من تقنية التعلم العميق لتحسين أداء النموذج. وستواصل تطوير تقنية اندماج البيانات متعددة الوسائط لدمج أنواع مختلفة من البيانات (مثل الصور والنقاط المترابطة والنصوص إلخ) لتوفير معلومات أكثر شمولية وغنى وتحسين دقة تقسيم المجالات الدلالية. ستواصل WiMi تحسين قدرة معالجة تقسيم المجالات الدلالية للنقاط المترابطة المندمجة مع الصور باستخدام شبكة التراكب البياني المندمجة في الوقت الحقيقي لتلبية الطلب.

حول شركة WiMi Hologram Cloud
تعتبر شركة WiMi Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) مزودًا تقنيًا شاملاً يركز على المجالات المهنية بما في ذلك برمجيات AR للسيارات ذاتية القيادة، وتقنية ليدار بالأشعة تحت الحمراء ثلاثية الأبعاد، ومعدات مجال بصري حقلي مضيء للرأس، وأشباه الموصلات الهولوغرافية، وبرمجيات السحابة الهولوغرافية، وتوجيه السيارات الهولوغرافي، وغيرها. وتشمل خدماتها وتقنياتها في مجال الواقع الافتراضي المعزز الهولوغرافي تطبيقات AR للسيارات، وتقنية ليدار بالأشعة تحت الحمراء ثلاثية الأبعاد، وتقنية أشباه الموصلات البصرية الهولوغرافية، وتطوير البرمجيات الهولوغرافية، وتقنية الإعلانات AR الهولوغرافية، وتقنية الترفيه AR الهولوغرافي، ودفع ARSDK، والاتصال التفاعلي الهولوغرافي وتقنيات AR الهولوغرافية الأخرى.

يتم توفير المقال من قبل مزود محتوى خارجي. لا تقدم SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) أي ضمانات أو تصريحات فيما يتعلق بذلك.

القطاعات: العنوان الرئيسي، الأخبار اليومية

يوفر SeaPRwire تداول بيانات صحفية في الوقت الفعلي للشركات والمؤسسات، مع الوصول إلى أكثر من 6500 متجر إعلامي و 86000 محرر وصحفي، و3.5 مليون سطح مكتب احترافي في 90 دولة. يدعم SeaPRwire توزيع البيانات الصحفية باللغات الإنجليزية والكورية واليابانية والعربية والصينية المبسطة والصينية التقليدية والفيتنامية والتايلندية والإندونيسية والملايو والألمانية والروسية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية ولغات أخرى. 

بيانات الميناء الآمن
يحتوي هذا البيان على “بيانات تحتوي على معلومات تنبؤية” ضمن قانون إصلاح الأوراق المالية الخاصة لعام 1995. يمكن تحديد هذه البيانات التنبؤية بمصطلحات مثل “سوف” و”من المتوقع” و”مستقبلي” و”ينوي” و”يخطط” و”يعتقد” ومماثلها. لا تمثل البيانات التاريخية الحقائق، بما في ذلك البيانات المتعلقة بالاعتقادات والتوقعات للشركة. تحتوي توقعات الأعمال والاقتباسات من الإدارة في هذا البيان الصحفي والخطط الاستراتيجية والتشغيلية للشركة على بيانات تنبؤية. قد تصدر الشركة أيضًا بيانات تنبؤية كتابية أو شفهية في تقاريرها الدورية إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية (“SEC”) على النماذج 20-F و 6-K، وفي تقريرها السنوي إلى المساهمين، وفي البيانات الصحفية، وفي المواد المكتوبة الأخرى، وفي البيانا