СОФТ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВ (ТОВАРІВ)

Стрімкий розвиток штучного інтелекту дозволяє використовувати його в багатьох сферах і областях: маркетингу, промисловості, фінансах, освіті, медицині, індустрії розваг і бізнесі. Потенціал нейронних мереж і комп’ютерного зору сприяє появі софта для автоматичного розпізнавання різних товарів і образів, який суттєво спрощує роботу з ними.

Компанії використовують нові технології для вирішення цілої низки завдань: від забезпечення безпеки до роздрібної торгівлі і вивчення ступеня задоволеності клієнтів.

Принцип роботи та структуру нейронної мережі можна порівняти з нервовою системою людини, яка вміє самонавчатися на основі накопиченого досвіду, а також інтерпретувати його, щоб в майбутньому уникнути повторних помилок. Чим більша база для навчання надається штучному інтелекту, тим швидше він обробляє інформацію і вдосконалюється. Кожен нейрон являє собою окремий обчислювальний елемент, який пов’язаний з нейронами попереднього і наступного шарів мережі.

Найактивніше технологія розпізнавання образів застосовується в комерції. Наприклад, майданчики eBay і Boohoo допомагають клієнтам відшукати товар, що їх цікавить, навіть якщо покупцям важко з вибором ключових слів для пошуку. Замість цього вони мають можливість навести смартфон на продукт або вибрати фото, після чого зробити запит. Такі додатки як Lookwish і NICE пропонують своїм користувачам не просто підібрати, але і “приміряти” певні речі.

Розпізнавання відбувається одночасно за різними параметрами: формою, кольором, упаковкою, розміром і т.д. У міру того як система стикається з новою інформацією, концептуальна модель для кожного об’єкта поступово розширюється і уточнюється.

Досить широка функціональність розпізнавання забезпечує цілий ряд можливостей, які можна застосувати як для особистого користування, так і для комерційного. В їх число входять:

• покращений візуальний пошук;
• модерація користувацького контенту;
• інтерактивний маркетинг.

Область застосування цієї технології набагато ширше, і вона активно використовується для виконання тих чи інших завдань. Функція розпізнавання і вилучення ознак також є важливою частиною інших складних методів комп’ютерного зору, наприклад, службовців для виявлення і сегментації об’єктів.

Так, у рітейлерів з’явилася можливість швидше нарощувати обсяги продажів, якісніше обслуговувати клієнтів, підбирати відповідні продукти, стежити за їх наявністю в магазині і на вітринах.

У ролі образів, що розпізнаються, можуть виступати практично будь-які товари. Під час навчання мережа вивчає їх з міткою того, якого саме типу об’єкт можна віднести. Сукупність ознак дозволяє мережі чітко визначити, з яким класом образів має справу.

Компанія AVADA MEDIA понад дев’ять років займається розробкою програмного забезпечення будь-якої складності, в тому числі – сучасних рішень для розпізнавання образів на основі нейромереж і штучного інтелекту.

Сьогодні технологія комп’ютерного зору дозволяє зробити багато бізнес-процесів швидшими, дешевшими і безпечнішими. Визначення об’єкта на зображенні або в відеопотоці залишається одним з найбільш затребуваних напрямків з величезним потенціалом. За оцінками експертів, в найближчому майбутньому технологія продовжить свій розвиток як в сторону продуктивності, так і якості.

Можна виділити кілька основних причин, за якими використання програмного забезпечення для розпізнавання товарів є обов’язковим для підприємств, зокрема підвищення продуктивності, оптимізація ланцюга постачань і поліпшення обслуговування клієнтів в цілому.

Існує безліч способів застосування технології, які дають компанії конкурентну перевагу в своїй сфері. Розглянемо кілька найбільш поширених прикладів:

• Рітейл та e-commerce (рішення, що підвищують якість обслуговування клієнтів, віртуальні покупки на основі AR / VR, поліпшення користувацького досвіду, автоматизація рутинних операцій з товарами та ін.).
• Автомобільна промисловість (розробка безпілотних автомобілів, автоуправління на основі нейромереж: система розпізнає дорожні знаки, орієнтується в просторі, знаходить пішоходів і забезпечує правильну і безпечну реакцію транспортного засобу).

• Доставка і логістика (автоматизація різних бізнес-процесів, планування і перевірка запасів, моніторинг, контроль якості, оптимізація роботи дронів і ін.).
• Маркетинг (збір даних з метою виявлення і аналізу закономірностей, просування продукту на ринку, залучення клієнтів).
• Авіація (авторозпізнавання сигналів радарів, БПЛА).
• Виробництво (контроль над виробництвом і якістю продукції, що виготовляється, а також ідентифікація об’єктів нейронною мережею – в майбутньому такий підхід дозволить повністю виключити людський фактор).
• Охорона здоров’я (виявлення симптомів різних захворювань на ранній стадії за допомогою інструментів виявлення об’єктів, автоматична обробка знімків, моніторинг і прогнозування).
• Безпека (ідентифікація осіб, автомобільних номерів і особистості).

Темпи розвитку і впровадження штучного інтелекту в багатьох сферах демонструють, що у нових технологій величезні перспективи розвитку в різних областях. Нейронні мережі здатні до навчання, завдяки чому їх можна оптимізувати і максимально збільшити функціональність.

Кожна секунда зекономленого завдяки автоматизації часу призводить до збільшення обороту і підвищення прибутку бізнесу. Система розпізнавання об’єктів, спроектована нашими фахівцями, легко інтегрується з сайтом, чат-ботом, мобільними додатками і внутрішніми системами підприємства. Ми створюємо сучасні, надійні і повнофункціональні програмні рішення в найкоротші терміни.