لمساعدة شركة إعلامية على زيادة القيمة الدائمة لعملائها، قمنا بتطوير تحليلات لتقديم توصيات بشأن العناصر من مجموعة متنوعة من مصادر العملاء. وقد أدى ذلك إلى تحسين مشاركة العملاء والاحتفاظ بهم بالإضافة إلى تعزيز الولاء.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم توصية المحتوى | الذكاء الاصطناعي في محتوى التوصية
ملخص
تحدي
يعد اكتشاف الأجسام الصغيرة (بالنسبة للمسافة من مكان التقاطها) على الأرض من مدار بمساعدة التعلم العميق مهمة غير تافهة. من الصعب تحقيق المراقبة البيئية واكتشاف الأشياء من قبل البشر باستخدام صور الأرض من الأقمار الصناعية في منطقة تمتد لآلاف الكيلومترات. بالإضافة إلى ذلك، فإن بعض المواد مثل تسرب الميثان أو انسكابات النفط قد تكون غير مرئية للعين البشرية التي تكون حساسة فقط لثلاث قنوات من الطيف البصري: الأحمر والأخضر والأزرق.
الحل بواسطة AI Superior
لقد قمنا بتطوير حل التعلم العميق الذي يستخدم جميع القنوات التي توفرها الصور فائقة الطيف، وهو قادر على التعرف على الكائنات ذات الدقة المنخفضة جدًا، على سبيل المثال، 10 × 8 بكسل. يوضح هذا النهج الأداء المتطور في الكشف عن الأجسام المختلفة: المباني السكنية والتجارية والسيارات والقطارات والطرق والطرق السريعة والسكك الحديدية وما إلى ذلك.
النتيجة والتداعيات
تتمتع التكنولوجيا المتقدمة بإمكانية عالية لتطبيقها في مجموعة واسعة من السيناريوهات، وهي:
- مراقبة البيئة ومراقبة التلوث: الكشف عن الحطام البلاستيكي الساحلي والبحري، والكشف عن تسرب النفط، وتسرب الميثان، والكشف عنه، وتحليل خطورته
- هيئة مراقبة البناء: كشف المباني غير المرخصة، مراقبة مواقع البناء، إزالة الأشجار بشكل غير قانوني
- مراقبة جودة الطرق والسكك الحديدية، الكشف عن تغطية الطرق بالرمال أو الثلوج، مراقبة مواقف السيارات
- تحليل النشاط البشري في حقول النفط، في المناطق الصناعية، المراقبة اللوجستية
Arabic 
English 
German 
French 
Dutch 
Spanish