Компьютерное зрение в ИИ предназначено для разработки автоматизированных систем, которые могут интерпретировать визуальные данные так же, как это делают люди.
Что необходимо для компьютерного зрения
Для компьютерного зрения требуется огромное количество информации.
Глубокое обучение, особый вид машинного обучения, и сверточные нейронные сети, важная форма
нейронной сети, являются двумя ключевыми методами, которые используются для достижения этой
цели.
В дальнейшем алгоритмы позволяют системе обучаться самостоятельно, чтобы она могла заменить
человеческий труд в таких задачах, как распознавание изображений.
Компьютерное зрение дает машинам чувство зрения - оно позволяет им «видеть» и исследовать мир благодаря машинному обучению и алгоритмам глубокого обучения
Где можно применить компьютерное зрение
- Распознавание лиц и предметов
- Медицинская визуализация
- Производство
- Пищевая промышленность
- Управление розничной торговлей
- Образование
- Транспорт
Преимущества компьютерного зрения
Оборудование для компьютерного зрения
Для успешной работы систем машинного зрения требуется ряд различных компонентов, включая
датчики, камеры и источники света.
Например, флуоресцентные лампы, светодиоды, кварцевый галоген и металлогалогенид являются
типичными вариантами освещения для систем машинного зрения.
Технологии компьютерного зрения
Многие отрасли используют компьютерное зрение для повышения удовлетворенности потребителей при одновременном снижении затрат и повышении безопасности. Эта технология уникальна среди других тем, что она определенным образом обрабатывает данные.
Примеры
Предоставляем услуги по автоматизации производства, обработке и аналитике больших данных, внедрению системы искусственного интеллекта и компьютерного зрения в разных отраслях
Выполнение задачи по сегментации клиентов
На основании полученных данных была выполнена работа по классификации клиентов на основе общих черт, таких как пол, возраст, интересы и привычки к расходам. Произведен анализ их привычек к расходам и выполнена визуализация распределения по полу и возрасту.
Распознавание лиц
Обратилось предприятие с целью изучения информации по сотрудникам и посторонним лицам. Была произведена идентификация, распознавание и обработка изображений в реальном времени для обеспечения безопасности, проведения аналитики и поведенческого фактора.
Прогнозирование продаж
Представлены данные по продуктовой линейке с целью анализа и прогнозирования продаж. Выполнена работа по анализу, разработан алгоритм прогнозирования продаж по действующим продуктам, а также перспектива выведение на рынок новых продуктов и последующая визуализация.
Прогнозное обслуживание в нефтегазовой отрасли
Проведен сбор структурированных и не структурированных источников данных, обработка представленных данных и их анализ, проведено обучение модели и сделан прогноз с помощью машинного обучения с визуализацией результата.