Computer Vision Dienstleistungen
Unter Computer Vision (CV) und Bildanalyse versteht man die Suche nach verwertbaren Informationen aus Bild- und Videodaten. Informationen aus Bildern sind für den Menschen leicht zu verarbeiten, aber für Computer war es in der Vergangenheit schwierig, sie zu nutzen. Mit den leistungsstarken KI-Methoden von heute sind jedoch fortschrittliche Computer-Vision-Lösungen und Bildanalysen möglich. Wir sind bereit, unsere Dienstleistungen im Bereich Computer Vision anzubieten, um Ihre Lösung zu entwickeln.
Was umfasst die Computer Vision?
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Bildbearbeitung
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Bildsegmentierung
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Gesichtserkennung
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Emotionale Analyse
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Optische Zeichenerkennung
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Kontextuelle Bildklassifizierung und viele andere
Was können Sie mit Computer Vision-Lösungen tun?
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Erkennen von Objekten in Bildern, damit Sie schnell wichtige Erkenntnisse gewinnen können
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Bilder mit Anmerkungen versehen - Sie können Messungen oder wichtige Merkmale auf einem Bild mit Anmerkungen versehen. Auf einem Bild eines Gesichts könnten Sie zum Beispiel den Abstand zwischen den Augen, die Breite des Nasenrückens usw. vermerken.
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Bilder klassifizieren - Um welche Art von Bild handelt es sich? Was ist das Thema? Was ist der Kontext?
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Objektverfolgung - Wie hat sich ein Objekt durch eine Reihe von Bildern bewegt.
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Entwicklung biometrischer Produkte.
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Emulieren Sie die menschliche Einsicht in Bilder - Menschen sind großartig im Verstehen von Bildern, aber die Aufgabe, Bild für Bild zu analysieren, ist extrem zeitaufwändig und ineffizient. Bildanalyselösungen können dies in Sekundenschnelle erledigen.
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Bilder beschriften, damit sie kategorisiert werden können
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Erkennen von Gesichtern in Bildern getrennt von anderen Objekten
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Überwachung - Gesichtserkennung ist ein wichtiger Bestandteil der Überwachungsindustrie
- Maschinelles Lernen
- CV
- Real Estate
Nutzung von Deep Learning für die Analyse der Preisgestaltung in städtischen Gebieten
Auf dem dynamischen Immobilienmarkt von heute ist es für Immobilienfachleute unerlässlich, den Preis verschiedener Zonen innerhalb einer Stadt genau zu bewerten. Diese Aufgabe ist jedoch traditionell schwierig und zeitaufwändig. Um dieses Problem zu lösen, hat unser Team bei AI Superior eine auf Deep Learning basierende Lösung für eine führende Online-Immobilienplattform entwickelt. Durch den Einsatz eines semantischen Segmentierungsansatzes haben wir ein System geschaffen, das Stadtkarten analysiert, verschiedene Gebiete identifiziert und klassifiziert und wertvolle Erkenntnisse gewinnt, um den Preis von Zonen genau zu bewerten.
- Maschinelles Lernen
- CV
- Medizinische
Von Scans zu Einsichten: Deep Learning zur Schätzung des Fett- und Muskelvolumens des menschlichen Auges
AI Superior hat in Zusammenarbeit mit einem Zentrum für Augenheilkunde ein fortschrittliches Deep-Learning-Modell entwickelt, um das Volumen von Fett und Muskeln in menschlichen Augen anhand von CT- und MRT-Aufnahmen der Augenhöhle zu schätzen. Durch die Analyse von MRT-Scans segmentiert unser Modell erfolgreich Fett- und Muskelgewebe in jeder Schicht, was eine genaue Volumenschätzung ermöglicht und den Vergleich des Volumens vor und nach einem Eingriff erleichtert. Dieses bahnbrechende Projekt eröffnet neue Möglichkeiten für das Verständnis und das Management der Augengesundheit.
- CV
- Regierung
Das fortschrittliche Graffiti-Erkennungssystem von AI Superior
AI Superior hat eine innovative Lösung für Kommunen entwickelt, um Graffiti in ihren Städten mit Hilfe modernster Deep-Learning-Algorithmen schnell zu erkennen und zu lokalisieren. Dieses hochpräzise Echtzeit-Graffiti-Erkennungssystem hilft bei der schnelleren Graffitientfernung, rationalisiert die städtischen Abläufe und fördert eine saubere städtische Umwelt.
- CV
- Regierung
- Technologie
KI-gestützte Erkennung von Schlaglöchern und Bewertung von Straßenschäden für Städte
AI Superior hat eine fortschrittliche Plattform entwickelt, die Deep-Learning-Algorithmen nutzt, um Schlaglöcher und Straßenschäden in verschiedenen Straßentypen effektiv zu erkennen und zu bewerten. Die App erfordert nur minimale menschliche Eingriffe und verbessert die Straßenwartung und -inspektion erheblich.
- CV
- Energie
Revolutionierung der Solarmodulplanung mit KI-gesteuerter Dachanalyse
AI Superior hat für ein Solarenergieunternehmen eine Lösung entwickelt, die eine effiziente Planung für die Installation von Solarzellen ermöglicht. Die Lösung nutzt Deep-Learning-Modelle, um Dächer genau zu erkennen und in verschiedene Bereiche zu unterteilen, und schätzt die Fläche und Abmessungen jedes Segments.
- Bauwesen
- CV
Wie die Erkennung von Bauschutt durch eine Drohne die Inspektionskosten senken kann
Wir entwickelten eine drohnengestützte Anwendung, die 25 verschiedene Arten von Bauschutt für eine Stadtverwaltung erkennen und melden konnte. Die Lösung ermöglichte es, den Prozess der Baustelleninspektion zu automatisieren und gleichzeitig die menschliche Beteiligung und die durchschnittlichen Inspektionskosten erheblich zu reduzieren. Nach Schätzungen unseres Kunden sparte das System 320 Arbeitsstunden pro Monat und senkte die durchschnittlichen Inspektionskosten um 40 %.
- CV
- Regierung
Wie die Erkennung von Müllgegenständen durch eine Drohne die Gesamtkosten für die Erkennung und Sammlung halbieren kann
Für eine große halbstaatliche Organisation entwickelte unser Team ein System zur Erkennung von Abfallobjekten auf von Drohnen aufgenommenen Bildern und zur Verwaltung der Müllsammelaktivitäten. Wir entwarfen und entwickelten eine GIS-basierte Anwendung, die eine bequeme Interaktion mit erkannten Abfallobjekten ermöglichte und die Müllsammelaktivitäten durch optimale Routenplanung und Verfolgung des Sammelfortschritts erleichterte. Dies führte zu erheblichen Kosteneinsparungen, da die Gesamtkosten für die Erkennung und Sammlung halbiert werden konnten. Außerdem verringerte sich die Sammelzeit um den Faktor 4, während die automatisierte Computer-Vision-Lösung eine um 7 % höhere Erkennungsgenauigkeit im Vergleich zu einem menschlichen Experten ermöglichte. Außerdem verringerte dieses System...
- CV
- Generative adversarische Netze
- Industrie
- Pharma
- Technologie
Wie künstliche Intelligenz bei der Übersetzung von Krebsbildern helfen kann | AI in der medizinischen Bildgebung
Wir haben eine KI-Komponente entwickelt, die ein medizinisches Bild mit Hilfe der KI-Stilübertragungstechnik von einem Bereich in einen anderen übersetzt. Ziel der Komponente ist es, die Wiederverwendung bestehender Softwarekomponenten und maschineller Lernmodelle zu ermöglichen, die für die Verarbeitung einer bestimmten Art von Bildern eingesetzt werden, z. B. Bilder von Geweben, die mit einem bestimmten Reagenz gefärbt wurden, für alle anderen Reagenzien.
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