深度學習為工業影象處理開闢了新的應用領域，這在以往是無法或只有付出巨大的人力物力才能實現的。這種與傳統影象處理截然不同的全新方式給使用者帶來了新的挑戰——我們必須重新審視這一技術給這個行業所帶來的影響。因此，虹科提供了一體化嵌入式視覺解決方案，使使用者無需學習程式設計方面的知識，只用簡單幾步就可以進行人工智慧化影象處理，並將其作為嵌入式推理系統在相機上使用。故此，深度學習簡化了使用者操作。
計算機視覺和影象處理已成為各個領域必不可少的技術。影象處理系統要處理的產品和有機物（例如水果、蔬菜或植物）的種類日益多樣化。 如果要分析的影象資料變化過於頻繁，並且使用演算法很難或無法描述這些影象之間的差異，那麼傳統的基於規則的影象處理方法很快就會走到盡頭。在這種情況下，由於制定的規則並不靈活，因此強大的自動化功能難以實現——即使該任務對人而言很容易解決。 例如：即使某個兒童以前從未見過某種特殊型號的汽車，但他/她也能夠識別出這是輛汽車，只要他/她之前見過足夠多的其他車型就可以做到這一點。
借助機器學習，影象處理系統現在也能夠具有這種靈活自主做出決策的能力。利用神經網路和深度學習演算法，我們可以教計算機捕捉並識別各種物體的影象，然後總結所習得的東西。像人類一樣，這種「智慧型自動化」會根據經驗值自動學習和決策。
這種人工智慧化影象處理與基於規則的影象處理的主要區別在於：識別影象特徵的方式和主體，以及所習得的知識的呈現方式。使用傳統或「符號化」方法，影象處理專家需要選取影象的決定性特徵，然後根據某些規則對這些特徵進行描述。因為軟體只能按照定義的規則進行識別，所以，需要大量源**來詳細說明如何完成指定的任務，隨後軟體只會在規定的範圍內執行任務，無法自行理解範圍之外的任務。 因此，影象智慧型處理的實際結果完全取決於影象專家。
在機器學習領域，神經網路的使用過程截然不同。神經網路的優點是可以自主學習哪些影象特徵是重要的，從而得出正確的結論。而對於「非符號化」人工智慧，ai構建的是隱含知識，對於習得的解決方案不會產生任何洞見， 所以應該儲存哪些特徵、如何權衡這些特徵以及得出哪些結論僅受訓練影象的數量和內容影響。深度學習演算法可以識別並分析完整的影象內容，並根據識別出的特徵出現的頻率，將其與要學習的「術語」相關聯。統計頻率會產生訓練經驗。今年在里斯本舉辦的2023年全球網路峰會上，google的人工智慧專家cassie kozyrkov將機器學習描述為一種程式設計工具。計算機通過資料而非大量指令來學習。
因此，我們需要重新思考基於ai的機器視覺應用程式的開發。至關重要的是，要明白影象處理結果的質量（即檢測速度和檢測結果的可靠性）取決於神經網路檢測的物件和得出的結論。 因此，各個領域專業人士的知識都起著決定性的作用，他們必須為訓練提供必要的資料集，並提供盡可能多的不同示例，包括要習得的術語。 傳統影象識別方法中原本由影象處理專家負責的任務在採用機器學習後，轉而由資料專家承擔。
但是，要將機器學習引入自己的公司需要哪些（新）技能？ 如果將ai應用開發分解成單獨的步驟，我們會發現與傳統的影象處理方式相比，機器實際上需要學習各種任務和概念。處理和準備影象資料以及訓練神經網路需要全新的工具和開發架構，這些工具和開發架構必須在合適的pc架構上安裝並執行。儘管必要的說明和開源軟體通常可以從雲提供商或github等平台上免費獲取，但他們只提供需要豐富經驗才會使用的基礎工具。而且，無論是在合適的硬體平台上搭建訓練環境，還是執行和評估訓練結果，都需要掌握與硬體、軟體及其介面相關的專業知識。
虹科ids nxt ocean即可讓ai觸手可及。
虹科希望通過新技術讓使用者從一開始就能夠應用機器學習。 虹科將深度學習經驗和相機技術與一體化推理相機解決方案相結合，讓每位使用者無需掌握專業知識即可進行人工智慧化影象處理。於是，虹科推出了虹科 nxt ocean這款簡單易用的工具，降低了人工智慧化影象處理的應用門檻。借助虹科 nxt ocean，無需大量先驗知識，使用者即可在幾分鐘內建立然後直接在相機上執行推理任務。
這款工具包具有三個重要組成部分：
所有元件均由虹科聯合ids直接開發，可實現完美協作。因此，使用者操作異常輕鬆，整個系統功能也非常強大。
基於雲的訓練軟體虹科 nxt lighthouse提供從資料準備到訓練人工神經網路的分步指導。 使用者無需了解任何基本工具或搭建開發環境。作為乙個web應用程式，虹科 nxt lighthouse即時可用。充足的儲存空間和卓越的訓練效能足已應對使用者所有的專案。操作流程簡單便捷——只需登入，上傳訓練影象，標記這些影象，然後訓練所需的網路。資料中心採用德國伺服器並由亞馬遜雲計算服務(aws)運營，而aws專為滿足資料保護和資料安全的最高標準而設計。
虹科 nxt lighthouse使用監督學習來訓練神經網路。深度學習演算法使用預定義的輸入和輸出開展學習。教師（在這種情況下為使用者）必須通過將正確的類分配給某影象示例，為學習期間的輸入提供正確的函式值。該網路經過訓練後，可以通過影象資料**結果的百分比值來自行建立關聯。 數值越大，**越準確可靠。
該軟體與虹科 nxt相機系列（虹科 nxt rio和虹科 nxt rome）的無縫互動確保使用者能夠實現快速的應用部署。因為受過充分訓練的神經網路可以直接上傳至這些相機並執行，使用者無需在這些相機上程式設計。這樣，使用者便立即擁有乙個執行正常的嵌入式視覺系統，該系統可以從捕捉的影象資料中檢視、識別和匯出結果。通過該系統的數字介面，使用者甚至可以直接控制所有裝置。
虹科為智慧型虹科nxt相機平台開發了一款採用fpga技術的人工智慧晶元，稱為「深海晶元」，該晶元可通過硬體加速經過訓練的人工神經網路執行過程。 這使得成熟的工業相機變身為高效能的推理相機，讓人工智慧在工業環境中發揮作用。 影象分析以分散的方式進行，避免了傳輸頻寬瓶頸。 因此，基於虹科 nxt系列平台的相機在處理影象的準確性和速度方面可與現代桌面處理器媲美，同時大大減少所佔空間和能耗。 fpga的可重程式設計性在未來的安全性、低重複成本和上市時間方面具有額外的優勢。
虹科自身軟硬體的完美適配，讓使用者可以在訓練前選擇目標推理時間。 虹科 nxt lighthouse可在兼顧相機人工智慧晶元效能的同時，確保最佳的訓練設定。這樣，後續推理執行就不會出現意外，使用者就不必因耗時的重新調整和重新訓練而浪費時間。虹科 nxt系統各個元件整合後100%相容，保證為使用者提供始終如一的體驗。特別是在獲得工業認證的各項應用中，這是一項顯著的優勢。
虹科nxt相機採用混合系統，它將影象資料預處理和傳統影象處理方式相結合，同時使用神經網路進行特徵提取，從而在單一裝置上高效地執行影象處理應用程式。
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