A visão computacional tornou-se uma estratégia essencial para as empresas que procuram tirar partido de todo o potencial da IA nas suas operações. Permite que as máquinas percebam e analisem o mundo visual, abrindo caminho para uma vasta gama de aplicações, desde o reconhecimento facial à condução autónoma. Neste artigo, vamos explorar casos de utilização do mundo real, destacar empresas que tiveram sucesso com a visão computacional e mostrar como a Tchek pode ajudá-lo a lançar formação e modelos personalizados adaptados às suas necessidades específicas.
Domínio das arquitecturas e aplicações
A visão por computador é muito melhorada pela nossa experiência em Redes Neuronais Convolucionais (CNN) e Transformadores de Visão. Somos especializados em várias aplicações, incluindo a classificação de imagens, a deteção de objectos, a segmentação de imagens, o seguimento de objectos e a reidentificação de objectos. A nossa experiência permite-nos adaptar estas arquitecturas para responder às necessidades específicas de diferentes empresas. Esta flexibilidade garante que as nossas soluções não só são eficazes, como também estão alinhadas com os requisitos operacionais únicos dos nossos clientes.
Criação de soluções personalizadas
Um dos nossos principais pontos fortes é a capacidade de criar arquitecturas personalizadas, como a melhoria dos detectores de objectos para inspeção automóvel. As nossas soluções podem detetar, localizar e agrupar danos em várias imagens com precisão. Estimamos o ângulo e a distância dos objectos para fornecer uma análise abrangente, garantindo que os nossos modelos são leves e adequados às restrições de produção. Ao empregar uma estratégia de dividir e conquistar, optimizamos o desempenho enquanto minimizamos a complexidade, levando a implementações mais rápidas e eficientes.
Avaliação de dados
A Tchek AI centra-se na otimização da qualidade dos dados através de trabalhos publicados sobre etiquetas de denoising, que melhoram a integridade geral do conjunto de dados. A nossa utilização de técnicas avançadas, como a meta-aprendizagem, melhora os processos de limpeza de dados, tornando-os mais eficientes. Além disso, utilizamos métodos de auto-preparação (como o EVA) para otimizar a formação de modelos, reduzindo significativamente os custos computacionais e melhorando o desempenho. Este compromisso com a otimização dos dados garante que os nossos modelos são construídos sobre uma base sólida, maximizando a sua eficácia em aplicações do mundo real.
Computer Vision Industry Example
A visão por computador está a registar um crescimento exponencial, com um mercado global projetado para atingir 24,37 mil milhões de dólares até 2026. Um número crescente de empresas está a adotar esta tecnologia para otimizar a eficiência, melhorar a precisão e aumentar o controlo sobre os seus processos. Vários sectores, como os cuidados de saúde, segurança e fabrico, estão a aproveitar a visão por computador para aplicações como:
Indústria
Controlo de qualidade: Utilizar a visão por computador para inspecionar os produtos quanto a defeitos e garantir que as normas de qualidade são cumpridas durante o fabrico.
● Deteção de fabrico errado: Identificar erros de fabrico no início do processo de produção para reduzir o desperdício e o retrabalho.
Logística e cadeia de abastecimento
Deteção de danos: Identifica automaticamente os danos nas embalagens durante o transporte, reduzindo as perdas e melhorando a satisfação do cliente.
Gestão de inventário: Utilizar a visão por computador para controlar os níveis de inventário em tempo real, minimizando o erro humano e optimizando o controlo de stocks.
Retalho
Discriminação e moderação de conteúdo inapropriado: Utilize a IA para filtrar conteúdos ofensivos ou discriminatórios, como nudez ou imagens inadequadas, em avaliações de produtos online ou imagens enviadas por clientes.
PictureEnhancement: Melhorar a qualidade das imagens dos produtos para uma melhor apresentação nas plataformas de comércio eletrónico, aumentando as conversões de vendas.
Segurança
Vigilância e deteção de movimento: Monitorizar as imagens de vídeo para detetar movimentos não autorizados em áreas seguras, melhorando a resposta de segurança.
Reconhecimento facial e verificação de identidade: Utilizar o reconhecimento facial para verificar identidades em áreas restritas, proporcionando controlo de acesso a ambientes sensíveis em termos de segurança.
