Корпоративни случаи на използване за компютърно зрение

Най-добрите застрахователни компании при пътуване

Най-добрите планове за застраховка при пътуване срещу Covid-19

Въпреки че има начини компютърното зрение да помогне на компаниите в стремежа им за дигитална трансформация , също би било полезно да се прави разлика между компютърно зрение и машинно зрение (въпреки че и двете са свързани). Машинното зрение разчита на хардуерно активирани компоненти, за да улесни случаите на употреба в индустриалното инженерство и производството. Компютърното зрение е поле за анализ и разбиране на изображения, което е агностик към методите на въвеждане и основно разчита на софтуер за категоризиране, класифициране, разбиране и включване на различни форми и формати на визуални елементи в бизнес процеса.

Има стотици потенциални случаи на употреба за компютърно зрение, но ето някои корпоративни случаи на употреба, за да започнете.

• Откриване на дефекти и съответствие на качеството. Моделите с помощта на компютърно зрение могат да научат за външния вид на продуктите и да отбележат всякакви отклонения и аномалии, за да може човешкият оператор да ги разгледа по-отблизо. В динамични производствени среди, където приемливите нива на дефекти са изключително малки, способността на алгоритмите за компютърно зрение може да помогне за повишаване на нивото на контрол на качеството.

• Идентификация и локализиране на вътрешно местоположение. Хранилище от съществуващи моментни снимки може да се превърне в отправна точка за идентифициране на местоположението на дадено лице и потенциално насочването му към други места. Например, едно селфи може да помогне на купувача да стигне до правилното място в голям универсален магазин, включително моментна снимка на стоки. (Или някой, изгубен в музей, може да намери пътя си с помощта на идентификация на местоположението.)

• Проследяване на веригата за доставки на живо. Сензори, сателитни изображения и алгоритми за компютърно зрение могат да помогнат на корпорациите да проследят целия жизнен цикъл на логистиката и транспорта, като по този начин позволяват по-точно планиране на материалите и планиране на производството.

• Deepfakes. Deepfakes и фалшивите/подвеждащите новини се превърнаха в значително предизвикателство. Компютърното зрение може да помогне за смекчаване на този бич чрез анализиране на изображения на ниво пиксел и извършване на контекстуален анализ за произхода и потенциалните изкривявания.

• Мониторинг на бизнес процеси. Работниците, работещи със знания, взаимодействат предимно с цифрови системи, за да изпълняват работни задачи, където информацията и работните потоци от работна станция на работна станция обхващат различни географски области и часови зони. Компютърното зрение може да наблюдава работата, докато се случва, и да чертае референтните бизнес процеси и вариации чрез закона на големите числа. Това визуално доказателство за работа може да помогне за оптимизиране и трансформиране на бизнес процесите.

Преди да започнат мащабни проекти и значителни бюджетни средства, компаниите трябва да вземат предвид следните критични фактори за успех.

• Избор на проблема. Понякога компаниите преследват лъскави нови технологии и в такива случаи всичко завършва като случай на технология в търсене на случаи на бизнес употреба. От съществено значение е да се работи върху проблеми с дългосрочна нужда и измерима възвръщаемост на инвестициите. Компаниите трябва да ограничат научните експерименти до инкубационен център или център за високи постижения, преди да внедрят моделите в производството.

• Дефиниране на резултатите. Въпреки че способността на компютъра да идентифицира котка или куче е монументално постижение, какъв е бизнес резултатът, който ръководи случая на използване на компютърното зрение? Освен ако вашата компания не е технологичен гигант, който напредва в областта на компютърното зрение, познаването на резултатите и какво означава успехът за бизнеса е основна предпоставка.

• Наличност на данни. Данните (в случай на компютърно зрение, визуални данни) са в основата както на проблема, така и на решението. В допълнение към наличността, качеството на данните и нивото на категоризация и анотации са критични определящи фактори за успеха.

• Наличие на предварително обучени модели. Прехвърлянето на обучение от предварително обучени търговски модели или модели с отворен код може да намали времето за изследване и разработка. Освен ако вашата компания няма ресурсите и нуждата да разработи модели от самото начало, пътят на най-малкото съпротивление е използването на предварително обучени модели и произтичащото от тях обучение за трансфер.

• Възможности и капацитет. Има недостиг на таланти в областите на изкуствения интелект и поради това съществува огромна конкуренция за привличане и задържане на таланти от висок калибър. Преди значителни проекти за компютърно зрение е от първостепенно значение да се направи преглед на коефициента на талант и след това да се изградят способности, калибър и капацитет за успешно управление на проекти за компютърно зрение.

Тъй като съдържанието и знанието в света стават все по-визуални по природа, очаквайте случаите на използване на компютърно зрение да се увеличават експоненциално. Това ще е вярно, тъй като технологиите за компютърно зрение, включително тези на ръба, стават по-мощни.

Технологичният съвет на Forbes е общност само с покана за ИТ директори, технически директори и технологични ръководители от световна класа. Отговарям ли на изискванията?