Wiadomości branżowe
0102030405
Inteligentna metoda kontroli jakości zaawansowanego rozpoznawania obrazu
2023-12-08
Przedsiębiorstwa na całym świecie doskonalą swoją przewagę konkurencyjną, pozostawiając wyzwanie automatyzacji procesów biznesowych oprogramowaniu do rozpoznawania obrazów. W tej funkcji szczegółowo przestudiujemy niektóre praktyczne zastosowania tej pionierskiej technologii. Od zaleceń opartych na podobieństwie wizualnym, po nadzór i nadzór publiczny, wizja komputerowa ma wiele znaczących zastosowań. Czas zapisać to jako modne hasło. Przerwanie działań w zakresie konserwacji predykcyjnej jest jedną z głównych przyczyn strat finansowych przedsiębiorstw. Innymi słowy, 82% firm doświadczyło co najmniej jednej awarii w ciągu ostatnich trzech lat, powodując utratę przychodów w wysokości 250 000 USD na godzinę. W przemyśle produkcyjnym przestoje spowodowane niewłaściwą konserwacją sprzętu i związanymi z tym błędami ludzkimi nie są rzadkością. Oprócz kontroli jakości, jeśli chcesz przenieść automatyzację przepływu pracy wspierającą wizję komputerową na nowy poziom (daleko wykraczający poza kontrolę jakości treści wideo), skorzystaj z jego potężnych funkcji, aby zapewnić ścisłą zgodność z przepisami. Dzięki najnowocześniejszej choreografii treści możesz w krótkim czasie wykryć treści dla dorosłych, język palenia, alkoholizm, przemoc, rasizm i inne wrażliwe tematy. Automatycznie usuwaj sceny nieodpowiednie ze względów politycznych lub religijnych, aby bezpiecznie dostarczać treści w określonych obszarach. Ujawnij ukryte zależności między scenami i wygeneruj rekomendacje treści w oparciu o podobieństwo wizualne, aby zwiększyć udział widzów. Ponadto to podejście oparte na wizji komputerowej można wykorzystać do tworzenia spersonalizowanych plakatów, generowania atrakcyjnych wyróżnień i optymalizacji wstawiania reklam. Wreszcie, widzenie komputerowe pomogło wielu przedsiębiorstwom zdobyć solidną pozycję w dzisiejszym konkurencyjnym świecie. Firma wykorzystuje tę technologię do automatyzacji monitorowania sprzętu, usprawnienia zarządzania zapasami, zapewniania wysoce spersonalizowanych produktów i zapewniania doskonałych wrażeń wizualnych. Czy jesteś gotowy pójść w ich ślady? 
Aby uniknąć stania się częścią tych alertów, przygotuj kompleksową strategię konserwacji skupioną na technologii. Wykorzystuje automatyczny system detekcji optycznej, wyposażony w kamerę telewizji przemysłowej i wielomegapikselowy czujnik wideo o wysokiej rozdzielczości. Wykorzystaj sztuczną inteligencję, aby dokładnie analizować dane zebrane z tych źródeł i identyfikować potencjalne problemy w działaniu sprzętu i linii produkcyjnej, zanim wystąpią problemy. Takie podejście umożliwi Ci proaktywne monitorowanie jakości wytwarzanych produktów, usuwanie usterek mechanicznych na czas oraz unikanie nieplanowanych awarii i kosztownych przestojów. Konserwację predykcyjną można stosować także poza środowiskiem przemysłowym. Szpitale, obiekty sportowe, magazyny detaliczne, tereny rolne i inne miejsca, które mogą odgrywać ważną rolę w sprzęcie sterowanym wizją komputerową i monitorowaniu produktów.
Analiza treści multimedialnych zapotrzebowanie na treści wideo w Internecie rośnie, co dobitnie potwierdza raport statista. W 2018 roku 85% wszystkich użytkowników Internetu w Stanach Zjednoczonych co miesiąc oglądało treści wideo na swoich urządzeniach. Jednak samo dostarczanie treści nie jest w stanie zaspokoić rosnących potrzeb odbiorców. Aby wydobyć prawdziwą wartość biznesową z tego projektu, producenci treści powinni dążyć do zapewnienia płynnego i atrakcyjnego oglądania. Można to przypisać faktowi, że M & E stanowi kolejny obszar, w którym zautomatyzowana kontrola jakości może znaleźć swoje oparcie. W połączeniu ze sztuczną inteligencją wizja komputerowa może zostać wykorzystana do przetwarzania dużej ilości treści multimedialnych - wykrywa i automatycznie koryguje niespójności w dźwięku, wideo i metadanych. Ten przepływ pracy umożliwia nadawcom szybkie wykrywanie i izolowanie nieprawidłowych treści, w tym usterek, czarnych ekranów i sztucznego tekstu. Aby zapewnić idealne dostarczanie treści, mogą zastosować metodę głębokiego uczenia się na poziomie klatki (rdzeniem jest sieć pamięci długoterminowej i krótkotrwałej ze splotem) lub przetwarzanie treści w oparciu o sceny bez nadzoru.