fbpx

Компьютерное зрение

Создаем готовые решения

Наша команда помогает автоматизировать процессы, ускорять и упрощать решение бизнес-задач при помощи технологий компьютерного зрения (Computer Vision).

Что такое компьютерное зрение

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) — область искусственного интеллекта, которая отвечает за анализ изображений и видео. Системы компьютерного зрения способы распознавать и классифицировать образы, отслеживать положение объектов на видео, распознавать жесты и текст.

Мировой рынок компьютерного зрения в 2019 году составил около 10 миллиардов долларов, а к 2025 году он вырастет до 14-33 миллиардов долларов.

Источник: Как понять, что вашему бизнесу нужно компьютерное зрение.rb.ru

Примеры компьютерного зрения в отраслях

Ритейл

Компьютерное зрение в ритейле используется, чтобы контролировать наличие товаров на полках, считать конверсию из посетителя офлайн-магазина в покупателя, сокращать очереди, оптимизировать количество консультантов в зале, создавать тепловые карты магазина, а также анализировать выкладку.

Производство

Решения на базе компьютерного помогают выявлять брак, контролировать соблюдения техники безопасности и других норм на производстве.

Банки и финансы

В сфере финансов возможности компьютерного зрения помогают гарантировать безопасность, благодаря анализу материалов с камер видеонаблюдения или обеспечения доступа к определенным зонам здания.

Сельское хозяйство и животноводство

Компьютерное зрение помогает находить поврежденную продукцию, выявлять болезни растений и животных, удаленно следить за поведением животных и пр.

Медицина

Компьютерное зрение анализирует медицинские снимки: рентген, УЗИ, МРТ и др и находит на них патологии.

Как компьютерное зрение помогает решить задачи вашей отрасли?

Бизнес-задачи для компьютерного зрения

Как это работает

Goods CheckerНейронные сети анализируют фотографии, картинки, видео, выделяют нужные объекты на них, группирует их по заданным категориям. Решения могут находить как определенный объект, так и идентифицировать все объекты на изображении.

Примеры использования: анализ выкладки товаров.

Как это работает

Computer VisionАлгоритмы нейронных сетей умеют распознавать внешние изменения объектов, сравнивать с эталонным образцами и определять несоответствия.

Нейронные сети замечают то,  что человек может пропустить.

Примеры использования: распознавание эмоций, нахождение дефектов.

Как это работает

OCRАлгоритмы выделяют текст, распознают нужные данные и сохраняют в заданном формате.

Пример: распознавание цен или данных в документах.

Примеры решений на базе компьютерного зрения

Анализ изображений с дронов

Приложение для анализа рисовых полей по фотографиям с дрона обеспечивает заказчика достоверной информацией о состоянии рисовых полей. Работа над развитием проекта продолжается.

Узнать детали проекта

Распознавание эмоций клиентов ресторана

Мы предлагаем рассмотреть идею разработки решения по распознаванию эмоций клиентов кафе или ресторана.

Заказать консультацию эксперта в области компьютерного зрения.

Экспертиза в компьютерном зрении

Ключевые технологии

Python, Tensorflow, OpenCV, Pytorch, R

 

Инструменты

Python, Tensorflow, OpenCV, Pytorch, R, Pillow, albumentations, scikit-image, numpy, pandas, scikit-learn, DLib, PostgreSQL, MongoDB, sqlalchemy, ZeroMQ, Kafka, pyexecerate, pyopenssl, contextlib2, flask, Docker, Apache Airflow, git, DVC, AngularJS, REST API

Сопутствующие технологии

Кто мы

20+проектов на базе искуственного интеллекта
100+специалистов по computer vision
25+лет в ИТ

СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ

    Yes
    Yes Политикой организации в области защиты персональных данных Политикой использования Cookies