Novità del settore
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Un metodo di controllo qualità intelligente ha avanzato il riconoscimento delle immagini
2023-12-08
Le aziende di tutto il mondo stanno affinando il proprio vantaggio competitivo lasciando la sfida dell'automazione dei processi aziendali ai software di riconoscimento delle immagini. In questo articolo studieremo in modo approfondito alcune applicazioni pratiche di questa tecnologia pionieristica. Dalle raccomandazioni basate sull'affinità visiva alla supervisione fino alla sorveglianza pubblica, la visione artificiale ha molte applicazioni significative. È tempo di scriverlo come una parola d'ordine. L’interruzione delle attività di manutenzione predittiva è uno dei motivi principali delle perdite finanziarie delle imprese. In altre parole, l’82% delle aziende ha subito almeno un’interruzione negli ultimi tre anni, perdendo 250.000 dollari di entrate all’ora. Nel settore manifatturiero, i tempi di inattività dovuti a una manutenzione inadeguata delle apparecchiature e ai relativi errori umani non sono rari. Oltre il controllo di qualità, se desideri portare l'automazione del flusso di lavoro a supporto della visione artificiale a un nuovo livello (ben oltre il controllo della qualità dei contenuti video), sfrutta le sue potenti funzioni per garantire la rigorosa conformità alle normative. Grazie alla coreografia dei contenuti all'avanguardia, puoi rilevare in breve tempo contenuti per adulti, linguaggio del fumo, alcolismo, violenza, razzismo e altri argomenti delicati. Elimina automaticamente le scene inappropriate per motivi politici o religiosi per distribuire in modo sicuro i contenuti in aree specifiche. Rivela le dipendenze nascoste tra le scene e genera consigli sui contenuti basati sull'affinità visiva per migliorare la partecipazione degli spettatori. Inoltre, questo approccio basato sulla visione artificiale può essere utilizzato per creare poster personalizzati, generare punti salienti attraenti e ottimizzare l'inserimento di annunci pubblicitari. Infine, la visione artificiale ha aiutato molte aziende a stabilire una solida posizione nel mondo competitivo di oggi. L'azienda utilizza questa tecnologia per automatizzare il monitoraggio delle apparecchiature, migliorare la gestione dell'inventario, fornire prodotti con contenuti super personalizzati e offrire un'esperienza visiva perfetta. Sei pronto a seguire l'esempio? 
Per evitare di diventare parte di questi dati di avviso, preparare una strategia di manutenzione completa incentrata sulla tecnologia. Adotta un sistema di rilevamento ottico automatico, dotato di telecamera a circuito chiuso e sensore video multi megapixel ad alta risoluzione. Utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare accuratamente i dati raccolti da queste fonti e identificare potenziali problemi nelle prestazioni delle apparecchiature e nella linea di produzione prima che si verifichino. Questo approccio ti consentirà di monitorare in modo proattivo la qualità dei prodotti fabbricati, risolvere tempestivamente i difetti meccanici ed evitare guasti imprevisti e costosi tempi di fermo. La manutenzione predittiva può essere utilizzata anche al di fuori dell’ambiente industriale. Ospedali, impianti sportivi, magazzini al dettaglio, terreni agricoli e altri luoghi che possono svolgere un ruolo importante nelle apparecchiature basate sulla visione artificiale e nel monitoraggio dei prodotti.
Analisi dei contenuti multimediali la domanda di contenuti video online è in crescita, come dimostra chiaramente il rapporto di Statista. Nel 2018, l’85% di tutti gli utenti Internet negli Stati Uniti ha guardato ogni mese contenuti video sui propri dispositivi. Tuttavia, fornire contenuti da solo non può soddisfare le crescenti esigenze del pubblico. Per ricavare il reale valore commerciale da questo progetto, i produttori di contenuti dovrebbero sforzarsi di fornire un'esperienza visiva fluida e attraente. Ciò può essere attribuito al fatto che M&E rappresenta un'altra area in cui il controllo qualità automatizzato può trovare il suo punto d'appoggio. Insieme all'intelligenza artificiale, la visione artificiale può essere utilizzata per elaborare una grande quantità di contenuti multimediali, scoprendo e correggendo automaticamente le incoerenze in audio, video e metadati. Questo flusso di lavoro consente alle emittenti di rilevare e isolare tempestivamente contenuti anomali, inclusi errori, schermate nere e testo artificiale. Per garantire la consegna perfetta dei contenuti, possono utilizzare il metodo di deep learning a livello di frame (il nucleo è la rete di memoria a convoluzione a lungo termine e a breve termine) o l'elaborazione dei contenuti basata su scene non supervisionata.