Computervision ist zu einer wichtigen Strategie für Unternehmen geworden, die das volle Potenzial der KI in ihrem Betrieb nutzen wollen. Sie ermöglicht es Maschinen, die visuelle Welt wahrzunehmen und zu analysieren und ebnet so den Weg für eine breite Palette von Anwendungen, von der Gesichtserkennung bis zum autonomen Fahren. In diesem Artikel gehen wir auf reale Anwendungsfälle ein, stellen Unternehmen vor, die mit Computer Vision erfolgreich sind, und zeigen, wie Tchek Ihnen dabei helfen kann, maßgeschneiderte Schulungen und Modelle für Ihre speziellen Bedürfnisse zu entwickeln.
Beherrschung von Architekturen und Anwendungen
Die Computer Vision wird durch unser Fachwissen über Convolutional Neural Networks (CNN) und Vision Transformers erheblich verbessert. Wir sind auf verschiedene Anwendungen spezialisiert, darunter Bildklassifizierung, Objekterkennung, Bildsegmentierung, Objektverfolgung und Wiedererkennung von Objekten. Unsere Erfahrung ermöglicht es uns, diese Architekturen an die spezifischen Anforderungen verschiedener Unternehmen anzupassen. Diese Flexibilität stellt sicher, dass unsere Lösungen nicht nur effektiv sind, sondern auch auf die einzigartigen betrieblichen Anforderungen unserer Kunden abgestimmt sind.
Erstellung von maßgeschneiderten Lösungen
Eine unserer Hauptstärken ist die Fähigkeit, maßgeschneiderte Architekturen zu entwickeln, z. B. die Verbesserung von Objektdetektoren für die Automobilinspektion. Unsere Lösungen können Schäden über mehrere Bilder hinweg präzise erkennen, lokalisieren und gruppieren. Wir schätzen den Winkel und die Entfernung von Objekten, um eine umfassende Analyse zu ermöglichen, und stellen sicher, dass unsere Modelle leichtgewichtig und für die Produktionsanforderungen geeignet sind. Durch den Einsatz einer Divide-and-Conquer-Strategie optimieren wir die Leistung und minimieren gleichzeitig die Komplexität, was zu schnelleren und effizienteren Implementierungen führt.
Bewertung der Daten
Tchek AI konzentriert sich auf die Optimierung der Datenqualität durch veröffentlichte Arbeiten zum Denoising von Labels, wodurch die Integrität des gesamten Datensatzes verbessert wird. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken wie Meta-Lernen werden Datenbereinigungsprozesse verbessert und effizienter gestaltet. Darüber hinaus nutzen wir Methoden zum Selbsttraining (z. B. EVA), um die Modellschulung zu rationalisieren und so die Rechenkosten erheblich zu senken und gleichzeitig die Leistung zu steigern. Dieses Engagement für die Datenoptimierung stellt sicher, dass unsere Modelle auf einer soliden Grundlage aufgebaut sind und ihre Effektivität in realen Anwendungen maximiert wird.
Beispiel für die Computer-Vision-Branche
Die Computer-Vision-Branche erlebt ein exponentielles Wachstum, wobei der Weltmarkt bis 2026 voraussichtlich 24,37 Milliarden Dollar erreichen wird. Immer mehr Unternehmen setzen diese Technologie ein, um ihre Effizienz zu optimieren, die Genauigkeit zu erhöhen und die Kontrolle über ihre Prozesse zu verbessern. Verschiedene Sektoren wie das Gesundheitswesen, die Sicherheitsbranche und die Fertigungsindustrie nutzen die Computer Vision für Anwendungen wie:
Industrie
● Qualitätskontrolle: Mit Hilfe von Computer Vision werden Produkte auf Fehler untersucht und die Einhaltung von Qualitätsstandards bei der Herstellung sichergestellt.
● Erkennung von Fabrikationsfehlern: Identifizieren Sie Fertigungsfehler frühzeitig im Produktionsprozess, um Abfall und Nacharbeit zu reduzieren.
Logistik und Lieferkette
● Beschädigungserkennung: Automatische Erkennung von Schäden an Paketen während des Transports, um Verluste zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
● Lagerbestandsverwaltung: Mit Hilfe von Computer Vision lassen sich Lagerbestände in Echtzeit verfolgen, wodurch menschliche Fehler minimiert und die Bestandskontrolle optimiert werden.
Einzelhandel
● Moderation von diskriminierenden und unangemessenen Inhalten: Verwenden Sie KI, um anstößige oder diskriminierende Inhalte wie Nacktheit oder unangemessene Bilder in Online-Produktbewertungen oder von Kunden eingesandten Bildern herauszufiltern.
● PictureEnhancement: Verbessern Sie die Qualität von Produktbildern für eine bessere Präsentation auf E-Commerce-Plattformen und steigern Sie so die Verkaufszahlen.
Sicherheit
● Überwachung und Bewegungsdetektion: Überwachen Sie das Videomaterial, um unbefugte Bewegungen in Sicherheitsbereichen zu erkennen und die Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.
● Gesichtserkennung und ID-Überprüfung: Verwenden Sie die Gesichtserkennung, um Identitäten in gesperrten Bereichen zu überprüfen, und bieten Sie eine Zugangskontrolle für sicherheitsempfindliche Umgebungen.
