2024年6月17日 星期一

★ 影像辨識應用

 
5 個使用深度學習的超酷電腦視覺應用



來源:WEZOM


隨著機器學習和人工智慧技術的發展,基於它們的解決方案的能力不斷擴充和提高。該領域最有前途的領域之一是電腦視覺,這是人類視覺的數位、高度智慧的替代品,能夠捕捉物體的特徵,和/或基於它們產生寶貴的見解。下面,我們將考慮影像辨識應用的類型,並提供其中五個最先進的應用的簡要概述。

主要收穫:

  • 根據用途,有受監督、無監督和自我監督的影像辨識應用;
  • 最受歡迎的影像辨識應用包括谷歌鏡頭、CamFind、PlantSnap、Adobe Scan 和微軟視覺人工智慧;
  • 在商業環境中,影像辨識可以找到幾十個用例,包括加強安全措施、診斷(醫療、生產等)、實施個性化行銷活動等。


什麼是影像辨識?

影象識別是指一些技術,通常基於機器學習和人工智慧,對圖像和影像中的視覺資訊進行分析、分類和解釋,無論是物體、場景、臉孔、文字、人類語音等。基於生成這些軟體解決方案的結果,它們所包含的數位系統能夠提取有價值的,有時是不明顯的模式和細節。



鑑於普通影像搜尋應用的這些特點,根據其所有者的目標,它可以解決廣泛的問題,包括以下內容:

  • 安全措施的智慧化,特別是臉部辨識、物體檢測,以及一般即時監控,分析框架中人員的場景和行為;
  • 提高診斷程式結果的準確性 —— 在製造、工業設施、體檢等。;
  • 基於對離線商店買家行為模式的分析,個性化行銷活動;
  • 業務流程自動化,以便用替代的高智慧解決方案取代手動資料輸入;
  • 眾多的科學問題和科學研究。

當然,這不是一份完整的清單,在實踐中,它可以透過媒體沒有廣泛報導的新的、不那麼受歡迎的方式,來顯著擴充。


影像電視系統的類型

現在,讓我們來看看今天存在的三種影像辨識系統。



1. 監督影像辨識系統

此類系統使用人們給出的提示。具體來說,人類參與標記和分類某些影像樣本,然後將這些手動處理的影像輸入到訓練模型中,模型開始基於該樣本進行自我訓練。因此,該模型開始「理解」如何分析新的、以前未處理的影像

就此類系統的案例而言,它們通常構成分類解決方案的基礎,需要準確的物件辨識。

2. 無監督影像辨識系統

與之前的類型不同,這些系統不使用人類之前留下的提示。相反,他們使用許多分析演算法,來獨立辨識人類大腦可能不明顯的模式和特徵。因此,他們能夠檢測相似性和差異性,而無需考慮刻板印象。

通常,此類系統用於根據某些特徵和參數,對影像組進行聚類。


3. 自我監督的影像辨識系統

最後,這種類型的系統結合了之前的兩種方法,既依靠自己的演算法,也依靠早些時候獨立獲得的提示和標籤。這些系統經常在複雜的數位解決方案中找到應用,以深入分析照片和影像材料中的場景。

流行的影像辨識 行動應用 app

在本段中,我們建議從理論轉向實踐,並考慮五種最流行的影像辨識應用。


1. 谷歌鏡頭 Google Lens

Google Lens 是最受歡迎的智慧物件分析應用 app 之一。使用此影像辨識應用 app 非常簡單:你需要將攝影機對準你想要辨識的物件,無論是文字、生物、地標還是其他東西。片刻後,將收到谷歌的相關答覆。

2. CamFind

此圖片辨識應用 app,將幫助瞭解更多,關於智慧手機相機鏡頭捕捉的物體的資訊。特別是,在它的幫助下,可以深入瞭解文物、藝術作品、徽標等的歷史。此外,將能夠檢查應用 app,還將為的搜尋選擇帶來的類似物件。總歸來說,這是拓展視野的理想工具。

3. PlantSnap

對於想要快速找到使用智慧手機相機,捕獲的植物資訊的博物學家來說,PlantSnap 是一個很棒的軟體解決方案。 此照片辨識應用 app 的工作原理,與上述兩個行動應用 app 相似:要辨識物件並獲得其詳細描述,你只需指向相機即可。

4. Adobe Scan

與其他三個應用 app 不同,這個按圖片查詢專案的應用 app,還將相機捕獲的物件轉換為可編輯的 PDF 檔案。這就是為什麼專業人士、研究人員和學生經常使用 Adobe Scan。

5. Microsoft Seeing AI

微軟看到人工智慧經常作為各種視力障礙患者的智慧助手。特別是,藉助這個視覺比對應用 app,他們可以透過個人行動裝置,接收有關周圍發生的事情(以語音訊息的形式)的詳細資訊。該應用 app 的功能不僅涵蓋物件的辨識,還包括從實體來源讀取文字。

影像辨識技術在應用 app 中的使用

現在,我們邀請您檢查為一家從事重型運輸輪胎租賃領域的公司, 客製化開發服務行動應用 app 的特殊情況。



特別是,客戶需要根據這一分析實現與辨識租賃輪胎狀況,和計算租賃成本相關的流程的自動化。考慮到維護是在現場進行的(即位於該公司位於全國各地的服務站的停車位),在引入創新後,這些程式必須在當地執行,使用專門為此目的購買的基於 Android 作業系統的 10 英寸平板電腦。引入自動化的原因很簡單 —— 儘量減少紙質文件,以及公司員工的相關錯誤和疏忽。

為了實現客戶設定的目標,我們需要完成幾項任務:

  • 為 Android 開發原生行動應用 app;
  • 實現所有必要的功能:車牌辨識、輪胎檢查調節邏輯、車輪公式的生成等。;
  • 實現後端來處理使用此行動應用 App 收集的資料。


在影像辨識的背景下,我們的團隊需要透過將平板電腦攝影機,對準現場的汽車車牌來實現正確辨識車牌的功能。由於客戶拒絕與現成的影像辨識解決方案整合,我們轉向客製化開發,針對不同的照明等級、不同的平板電腦角度,和其他單獨的檢查條件實施計劃功能。

根據為該專案制訂的需求列表,我們選擇了 Kotlin、GraphQL、PHP、React 和 MySQL 作為主要技術堆疊。

因此,我們建立的產品允許客戶,自動進行輪胎檢查和診斷程式。正因為如此,客戶的公司放棄了紙質文件,這花費了大量時間和金錢,導致了混亂和錯誤,並使其業務資料標準化。此外,這個行動應用 app 透過將公司員工的日常任務數位化,並建立單一的數位真相來源,降低了與詐欺性檢查相關的風險。

目前,該應用 app 已經成功啟動,WEZOM 團隊正在進行更新。你可以從中瞭解更多案例.

結論

我們希望我們已經幫助你瞭解,圖片辨識解決方案的特點和好處,現在,你確切地瞭解,它們可以為你的業務帶來哪些好處。特別是,如果你計劃將此類解決方案引入你的業務流程,請隨時與我們聯絡,我們將盡一切努力在你的預算和時間範圍內,建立一個高度智慧和精確的數位產品。



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