北京2023年3月16日/美通社/——全球领先的全息增强现实(“AR”)技术提供商WiMi Hologram Cloud Inc.(纳斯达克代码:WiMi)(“WiMi”或“公司”)今天宣布开发图形处理器数据融合算法系统。
GPU数据融合算法系统提高了GPU的通用计算能力和互操作性。该算法利用GPU的算法计算能力，增强了系统的通用性和任务配置能力。该算法计算和处理来自空间或时间上冗余或互补的多个来源的数据，以获得比任何单一数据更准确和更丰富的信息，从而产生具有新的空间、光谱和时间特征的合成图像。该算法可以使用多面、多层的数据处理传感器来获得比单一传感器更有意义的信息。
WiMi的系统使用主滤波器将每个局部滤波器的加权系数与设置的阈值进行比较。当加权系数低于阈值时，不进行反馈修正。当加权系数超过阈值时，由主滤波器进行反馈校正。该系统融合了来自多个传感器的大量多源数据进行图形化处理。在不同环境下都能获得稳定可靠的输出感知结果，实现了环境感知的自适应，增强了系统的鲁棒性。例如，可以对系统进行增强，以改进图像分类、置信度和减少歧义。该系统在时间和空间上扩大了观测范围，增强了数据的置信度和辨识度，提高了可靠性、环境描述能力和信息处理速度。该系统可用于线性代数、流体模拟、数据分析和需要大量冗余数据集处理和密集内存访问的科学操作等应用。
WiMi使用合适的算法将两个或多个源图像结合起来，从而获得新的想法。增强图像中的有用信息，可以提高图像理解的准确性，获得更准确的结果。在多个融合应用中，WiMi根据应用的目的、正在处理的输入数据以及融合处理前的数据预处理程度，在该系统中设置了不同级别的多源数据要处理，每一级别代表一个额外的数据抽象级别。根据信息提取层次的不同，图像信息融合从低到高分为像素级融合、特征级融合、决策级融合三个层次。融合等级不同，使用的算法和应用范围也不同。
该系统将每个图像数据中的互补和冗余信息进行图像融合，更符合人和机器的视觉特征，有助于人们对图像进行深入分析，有效地检测、识别或跟踪目标。在此基础上，WiMi继续研究不同类型传感器在同一场景中获取的图像数据信息在空间上的有效精确配置。在此基础上，补充了各种图像数据的有价值信息。同时，这些数据信息被有效融合，形成新的、高质量的、巨大的图像信息。
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