СОФТ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ (ТОВАРОВ)

Стремительное развитие искусственного интеллекта позволяет использовать его во многих сферах и областях: маркетинге, промышленности, финансах, образовании, медицине, индустрии развлечений и бизнесе. Потенциал нейронных сетей и компьютерного зрения способствует появлению софта для автоматического распознавания различных товаров и образов, который существенно упрощает работу с ними.

Компании используют новые технологии для решения целого ряда задач: от обеспечения безопасности до розничной торговли и изучения степени удовлетворенности клиентов.

Принцип работы и структура нейронной сети сравнимы с нервной системой человека, которая умеет самообучаться на основе накопленного опыта, а также интерпретировать его, чтобы в будущем избежать повторных ошибок. Чем большая база для обучения предоставляется искусственному интеллекту, тем быстрее он обрабатывает информацию и совершенствуется. Каждый нейрон представляет собой отдельный вычислительный элемент, который связан с нейронами предыдущего и следующего слоев сети.

Активнее всего технология распознавания образов применяется в коммерции. Например, площадки eBay и Boohoo помогают клиентам отыскать интересующий их товар, даже если покупатели затрудняются с выбором ключевых слов для поиска. Вместо этого они имеют возможность навести смартфон на искомый продукт или выбрать фото, после чего сделать запрос. Такие приложения как Lookwish и NICE предлагают своим пользователям не просто подобрать, но и “примерить” определенные вещи.

Распознавание происходит одновременно по разным параметрам: форме, цвету, упаковке, размеру и т. д. По мере того как система сталкивается с новой информацией, концептуальная модель для каждого объекта постепенно расширяется и уточняется.

Довольно широкая функциональность распознавания обеспечивает целый ряд возможностей, применимых как для личного пользования, так и для коммерческого. В их число входят:

• улучшенный визуальный поиск;
• модерация пользовательского контента;
• интерактивный маркетинг.

Область применения этой технологии намного шире, и она активно используется для выполнения тех или иных задач. Функция распознавания и извлечения признаков также является важной частью других сложных методов компьютерного зрения, например, служащих для обнаружение и сегментации объектов.

Так, у ритейлеров появилась возможность быстрее наращивать объемы продаж, качественнее обслуживать клиентов, подбирать подходящие продукты, следить за их наличием в магазине и на витринах.

В роли распознаваемых образов могут выступать практически любые товары. Во время обучения сеть изучает их с меткой того, к какому именно типу объект можно отнести. Совокупность признаков позволяет сети четко определить, с каким классом образов она имеет дело.

Компания AVADA MEDIA более девяти лет занимается разработкой программного обеспечения любой сложности, в том числе — современных решений для распознавания образов на основе нейросетей и искусственного интеллекта.

Сегодня технология компьютерного зрения позволяет сделать многие бизнес-процессы быстрее, дешевле и безопаснее. Определение объекта на изображении или в видеопотоке остается одним из наиболее востребованных направлений с огромным потенциалом. По оценкам экспертов, в обозримом будущем технология продолжит свое развитие как в сторону производительности, так и качества.

Можно выделить несколько основных причин, по которым использование программного обеспечения для распознавания товаров является обязательным для предприятий, в частности повышение производительности, оптимизация цепи поставок и улучшение обслуживания клиентов в целом.

Существует множество способов применения технологии, которые дают компании конкурентное преимущество в своей сфере. Рассмотрим несколько наиболее распространенных примеров:

• Ритейл и ecommerce (решения, повышающие качество обслуживания клиентов, виртуальные покупки на основе AR/VR, улучшение пользовательского опыта, автоматизация рутинных операций с товарами и пр.).
• Автомобильная промышленность (разработка беспилотных автомобилей, автоуправление на основе нейросетей: система распознает дорожные знаки, ориентируется в пространстве, замечает пешеходов и обеспечивает правильную и безопасную реакцию транспортного средства).

• Доставка и логистика (автоматизация различных бизнес-процессов, планирование и проверка запасов, мониторинг, контроль качества, оптимизация работы дронов и пр.).
• Маркетинг (сбор данных с целью выявления и анализа закономерностей, продвижение продукта на рынке, привлечение клиентов).
• Авиация (автораспознавание сигналов радаров, БПЛА).
• Производство (контроль над производством и качеством изготавливаемой продукции, а также идентификация объектов нейронной сетью — в будущем такой подход позволит полностью исключить человеческий фактор).
• Здравоохранение (выявление симптомов различных заболеваний на ранней стадии с помощью инструментов обнаружения объектов, автоматическая обработка снимков, мониторинг и прогнозирование).
• Безопасность (идентификация лиц, автомобильных номеров и личности).

Темпы развития и внедрения искусственного интеллекта во многие сферы демонстрируют, что у новых технологий огромные перспективы развития в разных областях. Нейронные сети способны к обучению, благодаря чему их можно оптимизировать и максимально увеличить функциональность.

Каждая секунда сэкономленного благодаря автоматизации времени приводит к увеличению оборота и повышению прибыли бизнеса. Система распознавания объектов, спроектированная нашими специалистами, легко интегрируется с сайтом, чат-ботом, мобильными приложениями и внутренними системами предприятия. Мы создаем современные, надежные и полнофункциональные программные решения в кратчайшие сроки.