La vision par ordinateur est devenue une stratégie essentielle pour les entreprises qui cherchent à exploiter pleinement le potentiel de l’IA dans leurs opérations. Elle permet aux machines de percevoir et d’analyser le monde visuel, ouvrant ainsi la voie à un large éventail d’applications, de la reconnaissance faciale à la conduite autonome. Dans cet article, nous explorerons des cas d’utilisation concrets, mettrons en évidence les entreprises qui ont réussi grâce à la vision par ordinateur et montrerons comment Tchek peut vous aider à lancer des formations et des modèles personnalisés adaptés à vos besoins spécifiques.
Maîtrise des architectures et des applications
Notre expertise en réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et en Vision Transformers améliore considérablement la vision artificielle. Nous sommes spécialisés dans diverses applications, notamment la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation d'images, le suivi d'objets et la réidentification d'objets. Notre expérience nous permet d'adapter ces architectures pour répondre aux besoins spécifiques des différentes entreprises. Cette flexibilité garantit que nos solutions sont non seulement efficaces, mais également alignées sur les exigences opérationnelles uniques de nos clients.
Création de solutions personnalisées
L'une de nos principales forces est notre capacité à créer des architectures sur mesure, comme l'amélioration des détecteurs d'objets pour l'inspection automobile. Nos solutions peuvent détecter, localiser et regrouper les dommages sur plusieurs images avec précision. Nous estimons l'angle et la distance des objets pour fournir une analyse complète, garantissant que nos modèles sont légers et adaptés aux contraintes de production. En employant une stratégie de diviser pour mieux régner, nous optimisons les performances tout en minimisant la complexité, ce qui permet des implémentations plus rapides et plus efficaces.
Valorisation des données
Tchek AI se concentre sur l'optimisation de la qualité des données grâce à des travaux publiés sur le débruitage des étiquettes, ce qui améliore l'intégrité globale de l'ensemble de données. Notre utilisation de techniques avancées, telles que le méta-apprentissage, améliore l'efficacité des processus de nettoyage des données. De plus, nous utilisons des méthodes d'auto-préapprentissage (comme EVA) pour rationaliser la formation des modèles, réduisant considérablement les coûts de calcul tout en améliorant les performances. Cet engagement envers l'optimisation des données garantit que nos modèles sont construits sur une base solide, maximisant ainsi leur efficacité dans les applications du monde réel.
Exemple de l'industrie de la vision artificielle
La vision artificielle connaît une croissance exponentielle, avec un marché mondial qui devrait atteindre 24,37 milliards de dollars d'ici 2026. Un nombre croissant d'entreprises adoptent cette technologie pour optimiser l'efficacité, améliorer la précision et accroître le contrôle de leurs processus. Divers secteurs, tels que la santé, la sécurité et la fabrication, tirent parti de la vision artificielle pour des applications telles que :
Secteur
● Contrôle qualité : Utiliser la vision artificielle pour inspecter les produits à la recherche de défauts et s'assurer que les normes de qualité sont respectées pendant la fabrication.
● Détection de fabrication incorrecte : Identifier les erreurs de fabrication au début du processus de production afin de réduire les déchets et les retouches.
Logistique et chaîne d'approvisionnement
● Détection des dommages : Identifier automatiquement les dommages causés aux colis pendant le transport, réduisant ainsi les pertes et améliorant la satisfaction des clients.
● Gestion des stocks : Utiliser la vision artificielle pour suivre les niveaux de stocks en temps réel, minimisant ainsi les erreurs humaines et optimisant le contrôle des stocks.
Vente au détail
● Discrimination et modération des contenus inappropriés : Utiliser l'IA pour filtrer les contenus offensants ou discriminatoires, tels que la nudité ou les images inappropriées, dans les évaluations de produits en ligne ou les images soumises par les clients.
● Amélioration de l'image : Améliorer la qualité des images de produits pour une meilleure présentation sur les plateformes de commerce électronique, augmentant ainsi les conversions de ventes.
Sécurité
● Surveillance et détection des mouvements : Surveiller les séquences vidéo pour détecter les mouvements non autorisés dans les zones sécurisées, améliorant ainsi la réponse en matière de sécurité.
● Reconnaissance faciale et vérification d'identité : Utiliser la reconnaissance faciale pour vérifier les identités dans les zones réglementées, fournissant un contrôle d'accès pour les environnements sensibles à la sécurité.
