Branchennachrichten
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Eine intelligente Qualitätskontrollmethode für erweiterte Bilderkennung
08.12.2023
Unternehmen auf der ganzen Welt bauen ihren Wettbewerbsvorteil aus, indem sie die Herausforderung der Geschäftsprozessautomatisierung Bilderkennungssoftware überlassen. In diesem Beitrag werden wir einige praktische Anwendungen dieser bahnbrechenden Technologie eingehend untersuchen. Von Empfehlungen basierend auf visueller Affinität über Überwachung bis hin zur öffentlichen Überwachung bietet Computer Vision viele sinnvolle Anwendungen. Es ist an der Zeit, es als Schlagwort niederzuschreiben. Die Unterbrechung von Predictive-Maintenance-Aktivitäten ist einer der Hauptgründe für die finanziellen Verluste von Unternehmen. Mit anderen Worten: 82 % der Unternehmen erlebten in den letzten drei Jahren mindestens einen Ausfall, wodurch ein Umsatz von 250.000 US-Dollar pro Stunde verloren ging. In der Fertigungsindustrie sind Ausfallzeiten aufgrund unsachgemäßer Gerätewartung und damit verbundener menschlicher Fehler keine Seltenheit. Wenn Sie die Automatisierung von Arbeitsabläufen zur Unterstützung von Computer Vision über die Qualitätskontrolle hinaus auf ein neues Niveau heben möchten (weit über die Qualitätskontrolle von Videoinhalten hinaus), nutzen Sie die leistungsstarken Funktionen, um die strikte Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Mit modernster Content-Choreografie können Sie in kurzer Zeit Inhalte für Erwachsene, Sprache des Rauchens, Alkoholismus, Gewalt, Rassismus und andere sensible Themen erkennen. Löschen Sie automatisch Szenen, die aus politischen oder religiösen Gründen unangemessen sind, um Inhalte in bestimmten Bereichen sicher bereitzustellen. Decken Sie verborgene Abhängigkeiten zwischen Szenen auf und generieren Sie Inhaltsempfehlungen basierend auf visueller Affinität, um die Zuschauerbeteiligung zu verbessern. Darüber hinaus kann dieser computergestützte Ansatz zur Erstellung personalisierter Poster, zur Generierung attraktiver Highlights und zur Optimierung der Anzeigeneinfügung genutzt werden. Schließlich hat Computer Vision vielen Unternehmen dabei geholfen, in der heutigen Wettbewerbswelt fest Fuß zu fassen. Das Unternehmen nutzt diese Technologie, um die Geräteüberwachung zu automatisieren, die Bestandsverwaltung zu verbessern, hochgradig personalisierte Content-Produkte bereitzustellen und ein perfektes Seherlebnis zu bieten. Sind Sie bereit, diesem Beispiel zu folgen? 
Um zu vermeiden, Teil dieser Alarmdaten zu werden, bereiten Sie eine umfassende, technologieorientierte Wartungsstrategie vor. Es verfügt über ein automatisches optisches Erkennungssystem, das mit einer Videoüberwachungskamera und einem hochauflösenden Multi-Megapixel-Videosensor ausgestattet ist. Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um die aus diesen Quellen gesammelten Daten genau zu analysieren und potenzielle Probleme bei der Geräteleistung und der Produktionslinie zu identifizieren, bevor Probleme auftreten. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, die Qualität Ihrer hergestellten Produkte proaktiv zu überwachen, mechanische Defekte rechtzeitig zu beheben und ungeplante Ausfälle und kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden. Predictive Maintenance kann auch außerhalb des industriellen Umfelds eingesetzt werden. Krankenhäuser, Sportanlagen, Einzelhandelslager, landwirtschaftliche Flächen und andere Orte, die bei der computergestützten Geräte- und Produktüberwachung eine wichtige Rolle spielen können.
Multimedia-Content-Analyse Die Nachfrage nach Online-Videoinhalten wächst, was der Statista-Bericht eindeutig belegt. Im Jahr 2018 sahen sich 85 % aller Internetnutzer in den Vereinigten Staaten jeden Monat Videoinhalte auf ihren Geräten an. Allerdings kann die Bereitstellung von Inhalten allein den wachsenden Bedürfnissen des Publikums nicht gerecht werden. Um den wahren Geschäftswert dieses Projekts auszuschöpfen, sollten sich Inhaltsproduzenten darum bemühen, ein nahtloses und attraktives Seherlebnis zu bieten. Dies lässt sich auf die Tatsache zurückführen, dass M&E einen weiteren Bereich darstellt, in dem die automatisierte Qualitätskontrolle Fuß fassen könnte. Gepaart mit künstlicher Intelligenz kann Computer Vision genutzt werden, um große Mengen an Medieninhalten zu verarbeiten – Inkonsistenzen in Audio-, Video- und Metadaten zu erkennen und automatisch zu korrigieren. Dieser Workflow ermöglicht es Rundfunkveranstaltern, ungewöhnliche Inhalte, einschließlich Fehler, schwarze Bildschirme und künstlichen Text, rechtzeitig zu erkennen und zu isolieren. Um die perfekte Bereitstellung von Inhalten sicherzustellen, können sie Deep-Learning-Methoden auf Frame-Ebene (der Kern ist ein Faltungs-Langzeit- und Kurzzeitgedächtnisnetzwerk) oder eine unbeaufsichtigte szenenbasierte Inhaltsverarbeitung verwenden.