Gépi látás

Az objektumfelismerés mint mélytanulási szolgáltatás

Objektumdetektálás szolgáltatásként (ODaaS)

Az objektumfelismerés szolgáltatásként (ODaaS) a mesterséges intelligencia és a számítógépes látás technológiájának élvonalbeli fejlődését jelenti. Ez a nagy teljesítményű szolgáltatás képes több objektum pontos azonosítására és lokalizálására a képeken vagy videófolyamokban. A mélytanulási algoritmusokban rejlő lehetőségek kiaknázásával az ODaaS alkalmazások széles körét biztosítja az iparágakban, forradalmasítva a vizuális adatokkal való interakcióinkat, és automatizálva a korábban időigényes és munkaintenzív feladatokat. A mesterséges intelligenciával támogatott objektumfelismerő számítógépes látás szolgáltatása ideális megoldás lehet a nagy mennyiségű vizuális adatot kezelő vállalkozások számára, például az e-kereskedelmi vállalatok, a gyártóüzemek, a biztonsági és felügyeleti szervezetek stb. számára.

Tárgyfelismerés mély tanulási modellekkel:

Az ODaaS (Object detection as a service) alapvetően a legmodernebb mélytanulási modelleket, különösen a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) használja, amelyek kiválóan alkalmasak objektumok felderítésére és lokalizálására komplex vizuális adatokban. Ezek a modellek széleskörű fejlesztésen esnek át különböző adathalmazokon, megtanulják felismerni a különböző objektumokhoz kapcsolódó bonyolult mintákat és jellemzőket a vizuális adatok elemzéséhez és a konkrét objektumok, például emberek, járművek vagy termékek felismeréséhez használt gépi tanulási algoritmusok segítségével.

Gépi tanulási objektumdetektorok: kulcsfontosságú összetevők és funkciók

Tárgyfelismerés: Az ODaaS szíve az objektumfelismerési fázisban rejlik. Az objektumfelismerés egy olyan számítógépes látás technológia, amely egy előre betanított modellel elemzi a kinyert jellemzőket, és pontosan azonosítja a különböző objektumok jelenlétét a bemeneti adatokban. A szolgáltatás gyakran egyszerre több, különböző osztályba tartozó objektumot is képes felismerni a képen.
Kép vagy videó input: A felhasználók képeket vagy videókat tölthetnek be, amelyek az érdeklődésükre számot tartó objektumokat tartalmazzák. Ezek lehetnek hétköznapi tárgyak, vagy konkrét entitások, például arcok, járművek, állatok, vagy akár egyedi tárgyak is, az alkalmazástól függően.
Előfeldolgozás: A bemeneti adatok előfeldolgozáson mennek keresztül az elemzéshez való szabványosítás és optimalizálás érdekében. Az előfeldolgozás magában foglalhatja a modell teljesítményének növelése érdekében történő átméretezést, normalizálást és adatbővítést.
Jellemzők kigyűjtése: Az előfeldolgozás után a mélytanulási modell kivonja a releváns jellemzőket a bemeneti adatokból. Ezek a jellemzők olyan kritikus jellemzőket rögzítenek, amelyek megkülönböztetik a különböző objektumokat, így a későbbi észlelési folyamat pontosabbá válik.
Bounding Box lokalizáció: Az objektumérés a határoló dobozokat használja az észlelt objektumok pontos helyének meghatározásához. Az ODaaS olyan objektumérési módszereket alkalmaz, amelyek lehetővé teszik, hogy ezek a dobozok minden egyes azonosított objektumot körülöleljenek, és olyan információkat szolgáltassanak, mint például az azonosítás pontossága.
Objektumosztályozás (opcionális): Egyes objektumfelismerő megoldások további lépésként objektumosztályozást is tartalmaznak. Ebben az esetben a szolgáltatás nemcsak felismeri az objektumokat, hanem vizuális jellemzőik alapján meghatározott osztályokba vagy kategóriákba is sorolja őket.

A tárgyfelismerő számítógépes látás alkalmazási területei:

A tárgyak felismerése a különböző iparágak vállalkozásai számára rengeteg lehetséges alkalmazást kínál. Ez az innovatív technológia automatizálhatja a folyamatokat, javíthatja a műveleteket, és értékes információkat nyújthat a képi adatokba. A Régens objektumfelismerő szolgáltatása testreszabható funkciókat biztosít, amelyek megfelelnek az egyes vállalkozások egyedi igényeinek, beleértve a YOLO-modellekkel (You Only Look Once modellek) történő objektumfelismerő szoftver fejlesztésének lehetőségét. A YOLO objektumfelismerő modell jól ismert gyorsaságáról és pontosságáról, és több iteráción ment keresztül, így ideális korszerű objektumfelismerő algoritmus a nagy objektumfelismerési pontossághoz.

Ez a tárgyfelismerő technológia a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát használja a műveletek hatékonyságának és pontosságának javítása érdekében. A tárgyak felismerésének a munkafolyamatokba való beépítésével a vállalkozások a versenytársak előtt maradhatnak, és az ügyfelek igényeinek megfelelő kínálatukat fejleszthetik.

Autonóm rendszerek: A tárgyak felismerése kulcsfontosságú az olyan járművek fejlesztésében, mint az önvezető autók, drónok és robotok. Ezek az ODaaS-re támaszkodnak a környezetükben lévő objektumok észlelésében és az azokra való reagálásban, biztosítva a biztonságos és megbízható navigációt azáltal, hogy lehetővé teszik számukra az útmenti akadályok felismerését és elkerülését.

Egészségügy: Bár az objektumdetektálás megvalósítása az orvosi területen kihívást jelent az objektum besorolás szempontjából, mégis számos gyakorlati orvosi diagnosztikai alkalmazással rendelkezik. Segítséget nyújthat az orvosi képalkotás elemzésében, segítve a radiológusokat a röntgenfelvételek, CT-felvételek és más orvosi képek rendellenességeinek vagy potenciális problémáinak felkutatásában.

Kiskereskedelem és készletgazdálkodás: Az objektumfelismerés használható a vizuális minőségellenőrzés automatizálására és az eszközök nyomon követésére raktári környezetben. Ez magában foglalhatja a raktárkészlet nyomon követését, a polcok nyomon követését a feltöltés szempontjából, valamint a pénztárfolyamatok automatizálását. A raktárban például objektumérzékelővel felszerelt kamerák elhelyezhetők a raktárban, hogy érzékeljék és nyomon kövessék a tárgyakat, amint azok ki- és bemennek a létesítménybe. Ez segíthet a kézi leltárszámlálás csökkentésében, a pontosság javításában és a raktár általános hatékonyságának növelésében. Ezen túlmenően a tárgyérzékelés használható a potenciális biztonsági veszélyek, például a nem megfelelő elhelyezésű vagy nem biztosított tárgyak azonosítására, és figyelmeztetheti a dolgozókat a korrekciós intézkedések megtételére.

Biztonság és felügyelet: Az ODaaS széles körűen alkalmazható a biztonsági rendszerekben, lehetővé téve a valós idejű tárgyérzékelést és -követést nyilvános helyeken, repülőtereken és érzékeny létesítményekben. A biztonsági és felügyeleti szervezetek kihasználhatják az objektumérzékelést az élő videók figyelésére és a potenciális biztonsági fenyegetések, például az illetéktelen személyek vagy a gyanús viselkedés észlelésére.

Környezeti és mezőgazdasági monitoring: A számítógépes látás technológiájának vadon élő állatok ökoszisztémájában történő alkalmazása segíthet a vadon élő állatok populációinak megfigyelésében és nyomon követésében, az élőhelyi változások tanulmányozásában, valamint a természetvédelmi erőfeszítések támogatásában. A termelők is bevezethetik ezt a számítógépes látás- és mélytanulási technológiát a termények megfigyelésére és a potenciális veszélyek, például a kártevők vagy a tápanyaghiány azonosítására.

Ismerje meg, hogyan alkalmazhatja a tárgyfelismerő algoritmust munkafolyamataiban:

Ebben a magyar felhasználókra szabott bemutatóban bemutatjuk a mélytanulásos objektumfelismerési eredményeinkben rejlő figyelemre méltó lehetőségeket a videón belüli objektumok azonosításában a legmodernebb objektumfelismerő rendszerünk segítségével. A folyamat azzal kezdődik, hogy a tárgyakról készült képeket betápláljuk mélytanulási modellünkbe, amelyet a tárgyak hatalmas adathalmazain tanítottunk. A mély neurális hálózatok (pontosabban mély konvolúciós neurális hálózatok) képességeit kihasználva a rendszer különböző léptékekben és komplexitási szinteken elemzi a képet.

A modell egy sor konvolúciós és összevonási réteg segítségével az adott tárgyra jellemző mintákat és jellemzőket, például magasságot, hosszúságot és görbületet észlel. A régiójavaslat-technikát felhasználva a rendszer határoló dobozokat generál a tárgyjelölt körül. Ezek a régiók ezután további finomításon és osztályozáson mennek keresztül a hamis pozitív eredmények kiküszöbölése és az adott tárgy pontos azonosítása érdekében. Végül a tárgyfelismerő rendszer magabiztosan szolgáltatja az eredményeket, pontosan keretezve az egyes tárgyakat, így robusztus és hatékony megoldást nyújt a különböző arcfelismerő alkalmazásokhoz.

Árazás

Kérjen ajánlatot tárgyfelismerő megoldásunkra! Forduljon dedikált csapatunkhoz, akik örömmel segítenek Önnek, és egyedi igényei alapján részletes árajánlatot készítenek. Arra törekszünk, hogy versenyképes és átlátható díjakat kínáljunk, amelyek tükrözik fejlett AI-megoldásunk értékét és képességeit. Természetesen minden projekt és követelmény egyedi, és árstruktúránkat úgy alakítjuk ki, hogy megfeleljen az egyedi igényeknek és felhasználási céloknak.

Tapasztalja meg a személyre szabott árazási csomagok előnyeit, amelyeket úgy tervezünk, hogy tökéletesen illeszkedjenek az Önök pénzügyi keretéhez és céljaihoz.

Lépjen velünk kapcsolatba