Новости отрасли
0102030405
Интеллектуальный метод контроля качества, расширенное распознавание изображений
2023-12-08
Предприятия во всем мире оттачивают свои конкурентные преимущества, оставляя задачу автоматизации бизнес-процессов программному обеспечению для распознавания изображений. В этой статье мы подробно изучим некоторые практические применения этой новаторской технологии. Компьютерное зрение имеет множество значимых применений: от рекомендаций, основанных на зрительной близости, до надзора и общественного наблюдения. Пришло время записать это как модное словечко. Прерывание профилактических работ является одной из основных причин финансовых потерь предприятий. Другими словами, 82% компаний испытали хотя бы один сбой за последние три года, потеряв 250 000 долларов дохода в час. В обрабатывающей промышленности простои из-за неправильного обслуживания оборудования и связанных с этим человеческих ошибок не являются редкостью. Помимо контроля качества, если вы хотите вывести автоматизацию рабочего процесса, поддерживающего компьютерное зрение, на новый уровень (выходя далеко за рамки контроля качества видеоконтента), воспользуйтесь его мощными функциями, обеспечивающими строгое соответствие нормативам. Благодаря современной хореографии контента вы можете за короткое время обнаружить контент для взрослых, язык курения, алкоголизм, насилие, расизм и другие деликатные темы. Автоматически удаляйте сцены, неуместные по политическим или религиозным причинам, чтобы безопасно доставлять контент в определенные области. Выявляйте скрытые зависимости между сценами и создавайте рекомендации по контенту на основе визуальной близости, чтобы повысить вовлеченность зрителей. Кроме того, этот подход, основанный на компьютерном зрении, можно использовать для создания персонализированных плакатов, создания привлекательных моментов и оптимизации вставки рекламы. Наконец, компьютерное зрение помогло многим предприятиям закрепиться в современном конкурентном мире. Компания использует эту технологию для автоматизации мониторинга оборудования, улучшения управления запасами, предоставления сверхперсонализированного контента и обеспечения идеальных впечатлений от просмотра. Готовы ли вы последовать этому примеру? 
Чтобы не стать частью этих предупреждающих данных, подготовьте комплексную стратегию технического обслуживания, ориентированную на технологии. Он использует автоматическую систему оптического обнаружения, оснащенную камерой замкнутого телевидения и многомегапиксельным видеодатчиком высокого разрешения. Используйте искусственный интеллект для точного анализа данных, собранных из этих источников, и выявления потенциальных проблем в работе оборудования и производственной линии до того, как проблемы возникнут. Такой подход позволит вам активно контролировать качество выпускаемой вами продукции, вовремя устранять механические дефекты, избегать незапланированных сбоев и дорогостоящих простоев. Прогнозное обслуживание также можно использовать за пределами промышленной среды. Больницы, спортивные сооружения, розничные склады, сельскохозяйственные угодья и другие места, которые могут играть важную роль в оборудовании с использованием компьютерного зрения и мониторинге продукции.
Мультимедийный контент-анализ. Спрос на онлайн-видеоконтент растет, о чем наглядно свидетельствует отчет статистики. В 2018 году 85% всех интернет-пользователей в США ежемесячно просматривали видеоконтент на своих устройствах. Однако предоставление контента само по себе не может удовлетворить растущие потребности аудитории. Чтобы извлечь из этого проекта реальную коммерческую ценность, производители контента должны стремиться обеспечить удобство и привлекательность просмотра. Это можно объяснить тем фактом, что МиО представляет собой еще одну область, где автоматизированный контроль качества может найти свое применение. В сочетании с искусственным интеллектом компьютерное зрение можно использовать для обработки большого количества медиаконтента — обнаруживать и автоматически исправлять несоответствия в аудио, видео и метаданных. Этот рабочий процесс позволяет вещателям своевременно обнаруживать и изолировать ненормальный контент, включая сбои, черные экраны и искусственный текст. Чтобы обеспечить идеальную доставку контента, они могут использовать метод глубокого обучения на уровне кадров (ядром является сверточная сеть долговременной и краткосрочной памяти) или неконтролируемую обработку контента на основе сцен.