從基于視覺親和力的推薦到監(jiān)管，再到公共監(jiān)視，計算機視覺已經(jīng)有了許多有意義的應(yīng)用，是時候?qū)⑵渥鳛榱餍姓Z來寫下來了。世界各地的企業(yè)都在通過將業(yè)務(wù)流程自動化的挑戰(zhàn)留給圖像識別軟件來磨練自己的競爭優(yōu)勢。在這個特性中，我們將深入研究這一開拓性技術(shù)的一些實際應(yīng)用。
預測性維護
活動中斷是造成企業(yè)財務(wù)損失的主要原因之一。也就是說，82％的公司在過去3年中至少經(jīng)歷過一次停機，每小時損失25萬美元的收入。在制造業(yè)中，由于不適當?shù)脑O(shè)備維護和相關(guān)的人為錯誤而導致停工的情況并不少見。
為了避免成為這些警報數(shù)據(jù)的一部分，準備一個以技術(shù)為中心的全面維護策略。采用自動光學檢測系統(tǒng)，配備閉路電視攝像機和高分辨率、多兆像素的視頻傳感器。利用人工智能精確分析從這些來源收集的數(shù)據(jù)，并在問題出現(xiàn)之前識別設(shè)備性能和生產(chǎn)線的潛在問題。
這種方法將使您能夠主動監(jiān)控所制造產(chǎn)品的質(zhì)量，并及時解決機械缺陷，避免計劃外的故障和代價高昂的停機時間。
預測性維護也可以在工業(yè)環(huán)境之外使用。醫(yī)院、體育設(shè)施、零售倉庫、農(nóng)業(yè)用地等可能在計算機視覺驅(qū)動的設(shè)備和產(chǎn)品監(jiān)控中發(fā)揮重要作用的地方。
多媒體內(nèi)容分析
在線視頻內(nèi)容的需求正在增長，Statista的最新報告清楚地證明了這一點。在2018年，美國所有互聯(lián)網(wǎng)用戶中有85％每月在其設(shè)備上觀看視頻內(nèi)容。
然而，僅僅提供內(nèi)容并不能解決觀眾日益增長的需求。為了將真正的商業(yè)價值從這個項目中挖掘出來，內(nèi)容制作商應(yīng)該努力提供無縫的、吸引人的觀看體驗。
這可以歸結(jié)為這樣一個事實，即M＆E代表了自動化質(zhì)量控制可能找到其立足點的另一個領(lǐng)域。再加上人工智能，計算機視覺可以用來處理大量的媒體內(nèi)容——發(fā)現(xiàn)并自動糾正音頻、視頻和元數(shù)據(jù)的不一致。
這樣的工作流程使廣播公司能夠及時檢測和隔離異常內(nèi)容、包括故障、黑屏和人造文本。為了確保內(nèi)容的完美交付，他們可以使用幀級深度學習方法（核心是卷積長短期記憶（ConvLSTM）網(wǎng)絡(luò)）或無監(jiān)督的基于場景的內(nèi)容處理。
超越質(zhì)量控制
如果您想將支持計算機視覺的工作流程自動化提高到一個新的水平（遠遠超出視頻內(nèi)容質(zhì)量控制范圍），請利用其強大功能來確保嚴格遵守法規(guī)。
利用最先進的內(nèi)容編排功能，可以在短時間內(nèi)檢測成人內(nèi)容、吸煙、酒精中毒的語言、暴力、種族主義和其他敏感主題。自動刪除出于政治或宗教原因而不合適的場景，以安全地在特定區(qū)域中傳遞內(nèi)容。
揭示場景之間隱藏的依存關(guān)系并生成基于視覺親和力的內(nèi)容推薦，以提高觀看者的參與度。
此外，這種由計算機視覺推動的方法可用于創(chuàng)建個性化海報，生成引人入勝的亮點以及優(yōu)化廣告插入。
最后一點
計算機視覺已經(jīng)幫助許多企業(yè)在當今競爭激烈的世界中建立了牢固的立足點。公司正在使用這項技術(shù)來自動化設(shè)備監(jiān)控，改善庫存管理，提供超個性化的內(nèi)容產(chǎn)品以及提供完美的觀看體驗。您準備好效仿了嗎？
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