DATASYN
Bruk av datasynsalgoritmer til å gjenkjenne mennesker, steder og gjenstander for å samle inn informasjon, analysere den og bygge innovative produkter.
Datasyn tar sikte på å gjenkjenne innholdet i bilder så nøyaktig som mulig, ideelt sett slik menneskelig syn fungerer - men raskere takket være automatisering. Det gjelder alle typer visuelt innhold - bilder, grafikk og videoer.
Datamaskiner kan læres hvordan de skal oppdage, gjenkjenne og viktigst av alt, å identifisere det de ser. Den kan brukes i en rekke bransjer, for eksempel bilindustri, helsetjenester og produksjon.
Datasynsapplikasjoner kan tjene mange formål. Deres primære mål er å legge til rette for bedriftsutvikling takket være prosessautomatisering og å ta bedre forretningsbeslutninger, spesielt basert på analysen av dataene som er samlet inn.
Målet er å gjenkjenne og identifisere gjenstander i bildet. Programvaren kan gjøre det basert på et bibliotek med allerede klassifiserte bilder, en spesifikasjon av skilleobjektegenskaper (i klassiske datasynsalgoritmer), eller ved å lære seg selv basert på data (i dyp læring)..
Videre så kan den bli bedre og bedre med tiden når den lærer mer. Denne teknologien brukes mye i førerhjelpesystemer eller automatisert kvalitetskontroll i produksjonen, dvs. leter etter defekte gjenstander på monteringslinjer.
Denne typen programvare kan fungere på mangfoldige måter - ansiktsgjenkjenning (å finne ansikter på bildet), ansiktsgjenkjenning (identifisere bestemte personer på bildene eller videoene), og å gjenkjenne folks alder, kjønn og leseatferd - viktige indikatorer for kundetilfredshet - å analysere det videre..
Appene basert på ansiktsgjenkjenning brukes ofte i helsetjenester, trafikkstyring, sikkerhet eller bare for å automatisk bekrefte om den som kjøper en øl ikke er mindreårig.
Dataargoritmer kategoriserer, grupperer og behandler informasjon for grundig analyse og relevant innsikt. Bildeklassifisering behandler bilder på en måte som til slutt blir tilskrevet dem med en etikett (en klasse)..
Med stor sannsynlighet vet systemet om et bilde viser en katt, hund, menneske, etc. Merkingen er avgjørende for eksempel i medisinsk bildeklassifisering for å identifisere tilstedeværelsen av sykdommen.
Bildesegmentering er nøkkelen til en dyp og fullstendig forståelse av hva som skjer i bildet på pikselnivå. Denne løsningen tar sikte på ikke bare å oppdage objekter, men også å finne de eksakte grensene..
Den brukes mye i utvikling av selvkjørende biler, medisinske formål og i hverdagsbruk som portrettmodus på kameraene våre, bilderedigeringsapper eller virtuelle garderober i e-handel.
OCR-teknologien gjør det mulig å skanne dokumenter, både trykte og håndskrevne - og konvertere dem til fullt redigerbare data tilgjengelig for søk og analyse. Det gjør det mulig for bedrifter å digitalisere ressursene og forbedre kundebehandlingen ved å skanne fakturaer, visittkort og andre typer dokumenter - til og med å reprodusere den opprinnelige formateringen.
OCRs nøyaktighet kan økes ved bildebehandling for å rette eventuelle stavefeil. Det er også i stand til å gjenkjenne tekst som vises i bilder og videoer for f.eks. tekstanalyse, forbedret oversettelse, eller å lese den for synshemmede.
Oppgave- og prosessautomatisering
Selskaper som jobber med datasyn vil hjelpe deg med å automatisere en rekke prosesser som kvalitetskontroll / inspeksjonsoppgaver. Du kan eliminere defekte produkter før de når kundene dine takket være automatisk oppdagelse tidlig i produksjonsprosessen.
Teamet ditt bruker betydelig mindre tid på å analysere rapporter og data. Som et resultat kan du levere resultater og forbedringer raskere.
Nøyaktighet og presisjon
Med dyp læring for datasyn kan du forbedre presisjonen i prosessene dine. Teknologien er ufølsom for optiske illusjoner, antagelser eller naturlig utmattelse.
Den analyserer bilder piksel for piksel og trekker objektive konklusjoner med en gang. Denne store presisjonen ville ikke være mulig uten kunstig intelligens.
Kostnadsreduksjon
Med datasynsprogramvare kan du redusere teamets tid på repeterende oppgaver betydelig. Når datamaskiner har blitt lært hvordan de skal utføre arbeidet, kan det gjøres til minimale kostnader, noe som sparer utallige arbeidstimer.
Raskere levering
Maskiner kan fungere effektivt 24/7 og arbeidet deres er lett skalerbart. Med datasyn kan oppgavene utføres mer effektivt og raskt, feil oppdages raskere og faktabaserte konklusjoner er mer nøyaktige.
Vår utviklingsprosess består av tre trinn som lar kundene minimere risikoen og kostnadene ved prosjektene sine.
1
Vi definerer utfordringene dine, gjennomfører en workshopøkt og foreslår løsningsforslag.
2
Vi lager forslag på en komplett og langsiktig løsning og en plan på hvordan å komme seg ditt.
3
Vi deler datasyn-prosjektet ditt i mindre delprosjekter som kan oppnås innen 1-2 sprinter og utvikler den første sprinten.