计算机视觉如何给企业带来不同?

简介: 计算机视觉在从文档、产品和多维产品中收集智能方面非常流行。以下是计算机视觉在这些文档上的工作原理。

--------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”,关注我,随时分享机器智能最新行业动态及技术干货----------

2.png

计算机视觉给企业带来了新的曙光,一个美好的开端刚刚开始!

查看、处理和操作视觉输入的能力是很难在机器上复制的,这正是计算机视觉(CV)的目标。当机器学习和深度学习算法应用于简历时,让机器像人类一样看到东西,这项技术可以模仿人类的视觉功能来识别、处理和分析图像、视频,帮助公司获得前所未有的洞察力,并释放新的服务机会。

计算机视觉的快速增长引起了 C-suite 的注意,他们在计算机视觉研究和产品开发方面投入了数十亿美元。许多跨国公司的案例都涉及安全问题,比如以惊人的准确度检测人脸。电脑视觉可侦测公路上的交通动向;零售公司可以让他们的顾客通过上传图片来搜索他们最喜欢的名人所穿的牛仔裤。

1.png

利用摄像机和其他数据源,计算机视觉可以收集有关公司运营最重要方面的重要信息,这些信息包括构成流程主干的人员、产品、资产和文档的组合。当企业收集数字图像并应用深度学习算法,通过对机器眼睛“所见”的反应来准确识别和分类对象时,计算机视觉起作用。

计算机视觉如何给企业带来不同?

计算机视觉在从文档、产品和多维产品中收集智能方面非常流行。以下是计算机视觉在这些文档上的工作原理:

计算机视觉和文档智能

3.png

企业中物理文档的数字化至关重要。但必须理解的是,许多文件都是非结构化的,来自发票、收据、手写票据或合同。传统的(目标字符识别)技术在基于图像的文档中的应用受到了限制。在这里,计算机视觉可以准确地探测并缩小目标物体的范围,以提供关键的见解,这可能需要数年的时间才能发现。

计算机视觉与产品智能

4.png

计算机视觉驱动的产品智能是零售企业的后盾,包括超市创造无缝购物体验,消除了实物结账和随后排队等候的需要。计算机视觉技术实现了一种独特的购物体验,它使用由计算机视觉驱动的摄像头,识别购物者,并在商店中跟踪他们,甚至知道他们与哪个帐户有关联,并以最高的准确度记录下他们包里放了哪些产品。

基于计算机视觉的多维图像智能

5.png

计算机视觉在放射学中得到了广泛的应用,目前的人工智能解决方案帮助放射科医生从 CT 扫描、X 射线和MRI诊断疾病。例如,maxqai 提供了一种解决方案,它利用计算机视觉来帮助医学专业人员识别脑部扫描中的罕见异常,从而提出预防和处方治疗方案。

总而言之,当公司试图利用计算机视觉等新兴技术时,他们就向数字化转型迈出了一步。研发是开发成功的 CV 解决方案的关键组成部分。归根结底,关键在于确保企业掌握所有必要的工具,然后再深入并实施 CV,以从此惊人的技术中获得潜在价值。

image.png

文章来源:https://ai.51cto.com/art/202008/622968.htm
文章转自51cto,本文一切观点和《机器智能技术》圈子无关

目录
相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
人工智能计算机视觉
人工智能计算机视觉
74 1
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 大数据
基于深度学习的图像识别技术最新进展####
近年来,深度学习在图像识别领域取得了显著突破,本文综述了该领域的最新研究进展,特别关注卷积神经网络(CNN)的优化与创新、数据集扩充与增强策略、以及模型压缩与加速技术。通过对比分析不同网络结构和训练技巧,揭示了提升图像识别精度与效率的关键因素。此外,探讨了小样本学习、迁移学习在实际应用中的挑战与解决方案,为未来研究方向提供了新的视角和思路。 ####
60 8
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法
探索深度学习在图像识别领域的新进展
【4月更文挑战第27天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动图像识别领域进步的核心技术。本文聚焦于最新的研究成果和技术动态,详细解析了卷积神经网络(CNN)的优化策略、数据增强技术以及迁移学习的应用实例。通过对比实验结果,我们展示了这些技术如何提高模型的泛化能力和识别精度。此外,文章还探讨了深度学习面临的挑战和未来的发展方向,为该领域的研究人员和实践者提供了有价值的参考。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 监控 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术研究进展###
本文旨在探讨深度学习在图像识别领域的最新研究进展,重点分析卷积神经网络(CNN)的技术创新、优化策略及其在实际应用中的成效。通过综述当前主流算法结构、损失函数设计及数据集增强技巧,本文揭示了提升模型性能的关键因素,并展望了未来发展趋势。尽管未直接涉及传统摘要中的研究背景、方法、结果与结论等要素,但通过对关键技术点的深度剖析,为读者提供了对领域现状与前沿动态的全面理解。 ###
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习在计算机视觉中的突破与未来趋势###
【10月更文挑战第21天】 近年来,深度学习技术极大地推动了计算机视觉领域的发展。本文将探讨深度学习在图像识别、目标检测和图像生成等方面的最新进展,分析其背后的关键技术和算法,并展望未来的发展趋势和应用前景。通过这些探讨,希望能够为相关领域的研究者和从业者提供有价值的参考。 ###
51 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
深度学习在图像识别中的创新应用与未来趋势###
【10月更文挑战第14天】 本文探讨了深度学习技术在图像识别领域的创新突破,强调其在提升识别精度、效率及拓展应用场景上的关键作用。通过对比传统方法,凸显了深度学习模型的优越性,并展望其未来发展趋势,包括模型优化、跨模态学习及隐私保护等方向。 ###
52 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习与计算机视觉的结合:技术趋势与应用
深度学习与计算机视觉的结合:技术趋势与应用
174 9
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习在图像识别领域的革新之路
本文深入探讨了深度学习技术如何推动图像识别领域的发展,并分析了其背后的技术原理和实际应用。我们将看到深度学习模型如何超越传统算法,实现更精准的图像分类、目标检测和语义分割,以及这些进步对自动驾驶、医疗诊断等领域的深远影响。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 固态存储
深度学习在计算机视觉中的应用:重塑视觉感知的未来
【7月更文挑战第1天】深度学习重塑计算机视觉未来:本文探讨了深度学习如何革新CV领域,核心涉及CNN、RNN和自注意力机制。应用包括目标检测(YOLO、SSD等)、图像分类(VGG、ResNet等)、人脸识别及医学影像分析。未来趋势包括多模态融合、语义理解、强化学习和模型可解释性,推动CV向更高智能和可靠性发展。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 自动驾驶
深度学习与计算机视觉的融合发展
深度学习与计算机视觉的融合发展
49 1