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一種更加智能的質(zhì)量控制方法,高級圖像識別技術

獨愛72H ? 來源:千家網(wǎng) ? 作者:千家網(wǎng) ? 2020-05-20 14:20 ? 次閱讀
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(文章來源:千家網(wǎng))

從基于視覺親和力的推薦到監(jiān)管,再到公共監(jiān)視,計算機視覺已經(jīng)有了許多有意義的應用,是時候?qū)⑵渥鳛榱餍姓Z來寫下來了。世界各地的企業(yè)都在通過將業(yè)務流程自動化的挑戰(zhàn)留給圖像識別軟件來磨練自己的競爭優(yōu)勢。在這個特性中,我們將深入研究這一開拓性技術的一些實際應用。

活動中斷是造成企業(yè)財務損失的主要原因之一。也就是說,82%的公司在過去3年中至少經(jīng)歷過一次停機,每小時損失25萬美元的收入。在制造業(yè)中,由于不適當?shù)脑O備維護和相關的人為錯誤而導致停工的情況并不少見。

為了避免成為這些警報數(shù)據(jù)的一部分,準備一個以技術為中心的全面維護策略。采用自動光學檢測系統(tǒng),配備閉路電視攝像機和高分辨率、多兆像素的視頻傳感器。利用人工智能精確分析從這些來源收集的數(shù)據(jù),并在問題出現(xiàn)之前識別設備性能和生產(chǎn)線的潛在問題。

這種方法將使您能夠主動監(jiān)控所制造產(chǎn)品的質(zhì)量,并及時解決機械缺陷,避免計劃外的故障和代價高昂的停機時間。預測性維護也可以在工業(yè)環(huán)境之外使用。醫(yī)院、體育設施、零售倉庫、農(nóng)業(yè)用地等可能在計算機視覺驅(qū)動的設備和產(chǎn)品監(jiān)控中發(fā)揮重要作用的地方。

在線視頻內(nèi)容的需求正在增長,Statista的最新報告清楚地證明了這一點。在2018年,美國所有互聯(lián)網(wǎng)用戶中有85%每月在其設備上觀看視頻內(nèi)容。然而,僅僅提供內(nèi)容并不能解決觀眾日益增長的需求。為了將真正的商業(yè)價值從這個項目中挖掘出來,內(nèi)容制作商應該努力提供無縫的、吸引人的觀看體驗。

這可以歸結(jié)為這樣一個事實,即M&E代表了自動化質(zhì)量控制可能找到其立足點的另一個領域。再加上人工智能,計算機視覺可以用來處理大量的媒體內(nèi)容——發(fā)現(xiàn)并自動糾正音頻、視頻和元數(shù)據(jù)的不一致。這樣的工作流程使廣播公司能夠及時檢測和隔離異常內(nèi)容、包括故障、黑屏和人造文本。為了確保內(nèi)容的完美交付,他們可以使用幀級深度學習方法(核心是卷積長短期記憶(ConvLSTM)網(wǎng)絡)或無監(jiān)督的基于場景的內(nèi)容處理。

如果您想將支持計算機視覺的工作流程自動化提高到一個新的水平(遠遠超出視頻內(nèi)容質(zhì)量控制范圍),請利用其強大功能來確保嚴格遵守法規(guī)。利用最先進的內(nèi)容編排功能,可以在短時間內(nèi)檢測成人內(nèi)容、吸煙、酒精中毒的語言、暴力、種族主義和其他敏感主題。自動刪除出于政治或宗教原因而不合適的場景,以安全地在特定區(qū)域中傳遞內(nèi)容。

揭示場景之間隱藏的依存關系并生成基于視覺親和力的內(nèi)容推薦,以提高觀看者的參與度。此外,這種由計算機視覺推動的方法可用于創(chuàng)建個性化海報,生成引人入勝的亮點以及優(yōu)化廣告插入。計算機視覺已經(jīng)幫助許多企業(yè)在當今競爭激烈的世界中建立了牢固的立足點。公司正在使用這項技術來自動化設備監(jiān)控,改善庫存管理,提供超個性化的內(nèi)容產(chǎn)品以及提供完美的觀看體驗。您準備好效仿了嗎?
(責任編輯:fqj)

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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