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一种智能的质量控制方法-高级图像识别

2020-05-23 浏览量:58

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一种智能的质量控制方法-高级图像识别
世界各地的企业都在通过将业务流程自动化的挑战留给图像识别软件来磨练自己的竞争优势。在这个特性中,我们将深入研究这一开拓性技术的一些实际应用。从基于视觉亲和力的推荐到监管,再到公共监视,计算机视觉已经有了许多有意义的应用,是时候将其作为流行语来写下来了。预测性维护活动中断是造成企业财务损失的主要原因之一。也就是说,82%的公司在过去3年中至少经历过一次停机,每小时损失25万美元的收入。在制造业中,由于不适当的设备维护和相关的人为错误而导致停工的情况并不少见。

超越质量控制如果您想将支持计算机视觉的工作流程自动化提高到一个新的水平(远远超出视频内容质量控制范围),请利用其强大功能来确保严格遵守法规。利用最先进的内容编排功能,可以在短时间内检测成人内容、吸烟、酒精中毒的语言、暴力、种族主义和其他敏感主题。自动删除出于政治或宗教原因而不合适的场景,以安全地在特定区域中传递内容。揭示场景之间隐藏的依存关系并生成基于视觉亲和力的内容推荐,以提高观看者的参与度。此外,这种由计算机视觉推动的方法可用于创建个性化海报,生成引人入胜的亮点以及优化广告插入。最后一点计算机视觉已经帮助许多企业在当今竞争激烈的世界中建立了牢固的立足点。公司正在使用这项技术来自动化设备监控,改善库存管理,提供超个性化的内容产品以及提供完美的观看体验。您准备好效仿了吗?



为了避免成为这些警报数据的一部分,准备一个以技术为中心的全面维护策略。采用自动光学检测系统,配备闭路电视摄像机和高分辨率、多兆像素的视频传感器。利用人工智能精确分析从这些来源收集的数据,并在问题出现之前识别设备性能和生产线的潜在问题。这种方法将使您能够主动监控所制造产品的质量,并及时解决机械缺陷,避免计划外的故障和代价高昂的停机时间。预测性维护也可以在工业环境之外使用。医院、体育设施、零售仓库、农业用地等可能在计算机视觉驱动的设备和产品监控中发挥重要作用的地方。

多媒体内容分析在线视频内容的需求正在增长,Statista的最新报告清楚地证明了这一点。在2018年,美国所有互联网用户中有85%每月在其设备上观看视频内容。然而,仅仅提供内容并不能解决观众日益增长的需求。为了将真正的商业价值从这个项目中挖掘出来,内容制作商应该努力提供无缝的、吸引人的观看体验。这可以归结为这样一个事实,即M&E代表了自动化质量控制可能找到其立足点的另一个领域。再加上人工智能,计算机视觉可以用来处理大量的媒体内容——发现并自动纠正音频、视频和元数据的不一致。这样的工作流程使广播公司能够及时检测和隔离异常内容、包括故障、黑屏和人造文本。为了确保内容的完美交付,他们可以使用帧级深度学习方法(核心是卷积长短期记忆(ConvLSTM)网络)或无监督的基于场景的内容处理。
 
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