Nieuws uit de sector
0102030405
Een intelligente kwaliteitscontrolemethode, geavanceerde beeldherkenning
08-12-2023
Bedrijven over de hele wereld scherpen hun concurrentievoordeel aan door de uitdaging van de automatisering van bedrijfsprocessen over te laten aan beeldherkenningssoftware. In dit artikel zullen we enkele praktische toepassingen van deze baanbrekende technologie diepgaand bestuderen. Van aanbevelingen op basis van visuele affiniteit tot toezicht en publiek toezicht, computer vision heeft veel betekenisvolle toepassingen. Het is tijd om het op te schrijven als een modewoord. De onderbreking van voorspellende onderhoudsactiviteiten is een van de belangrijkste redenen voor de financiële verliezen van ondernemingen. Met andere woorden: 82% van de bedrijven heeft de afgelopen drie jaar ten minste één storing ervaren, waardoor $250.000 aan inkomsten per uur verloren ging. In de productie-industrie is stilstand als gevolg van onjuist onderhoud van apparatuur en daarmee samenhangende menselijke fouten niet ongewoon. Als u de automatisering van de workflow ter ondersteuning van computervisie naar een nieuw niveau wilt tillen (veel verder dan de kwaliteitscontrole van video-inhoud), profiteer dan van de krachtige functies om strikte naleving van de regelgeving te garanderen. Met de modernste contentchoreografie kun je in korte tijd inhoud voor volwassenen, taal van roken, alcoholisme, geweld, racisme en andere gevoelige onderwerpen detecteren. Verwijder automatisch scènes die om politieke of religieuze redenen ongepast zijn om inhoud op specifieke gebieden veilig weer te geven. Onthul de verborgen afhankelijkheden tussen scènes en genereer inhoudsaanbevelingen op basis van visuele affiniteit om de deelname van kijkers te verbeteren. Bovendien kan deze computervisiegestuurde aanpak worden gebruikt om gepersonaliseerde posters te maken, aantrekkelijke highlights te genereren en de advertentie-invoeging te optimaliseren. Ten slotte heeft computer vision veel ondernemingen geholpen een stevige voet aan de grond te krijgen in de huidige competitieve wereld. Het bedrijf gebruikt deze technologie om de monitoring van apparatuur te automatiseren, het voorraadbeheer te verbeteren, super gepersonaliseerde contentproducten te leveren en een perfecte kijkervaring te bieden. Bent u klaar om dit voorbeeld te volgen? 
Om te voorkomen dat u onderdeel wordt van deze waarschuwingsgegevens, kunt u een alomvattende, op technologie gerichte onderhoudsstrategie voorbereiden. Het maakt gebruik van een automatisch optisch detectiesysteem, uitgerust met een televisiecamera met gesloten circuit en een videosensor met meerdere megapixels met hoge resolutie. Gebruik kunstmatige intelligentie om de uit deze bronnen verzamelde gegevens nauwkeurig te analyseren en potentiële problemen in de prestaties van de apparatuur en de productielijn te identificeren voordat er zich problemen voordoen. Met deze aanpak kunt u proactief de kwaliteit van uw geproduceerde producten bewaken, mechanische defecten tijdig oplossen en ongeplande storingen en kostbare stilstand voorkomen. Predictief onderhoud kan ook buiten de industriële omgeving worden toegepast. Ziekenhuizen, sportfaciliteiten, winkels, landbouwgronden en andere plaatsen die een belangrijke rol kunnen spelen bij computervisiegestuurde apparatuur en productmonitoring.
Analyse van multimedia-inhoud De vraag naar online video-inhoud groeit, wat duidelijk wordt bewezen door het rapport van Statista. In 2018 bekeek 85% van alle internetgebruikers in de Verenigde Staten elke maand video-inhoud op hun apparaten. Het aanbieden van inhoud alleen kan echter niet voldoen aan de groeiende behoeften van het publiek. Om de echte bedrijfswaarde uit dit project te halen, moeten producenten van inhoud ernaar streven een naadloze en aantrekkelijke kijkervaring te bieden. Dit kan worden toegeschreven aan het feit dat M&E een ander gebied vertegenwoordigt waar geautomatiseerde kwaliteitscontrole voet aan de grond kan krijgen. In combinatie met kunstmatige intelligentie kan computer vision worden gebruikt om een grote hoeveelheid media-inhoud te verwerken - inconsistenties in audio, video en metadata te ontdekken en automatisch te corrigeren. Dankzij deze workflow kunnen omroepen abnormale inhoud, inclusief fouten, zwarte schermen en kunstmatige tekst, tijdig detecteren en isoleren. Om de perfecte levering van inhoud te garanderen, kunnen ze gebruik maken van een deep learning-methode op frameniveau (de kern is een convolutie-langetermijn- en kortetermijngeheugennetwerk) of onbewaakte, op scène gebaseerde inhoudsverwerking.