Компьютерное зрение для бизнеса
Автоматизируем процессы, в которых информацию приходится получать из изображений
Разрабатываем решения на основе компьютерного зрения: распознаём и классифицируем объекты, анализируем фотографии и изображения, проверяем их по заданным критериям и передаём результат в другие системы.
Подбираем технологию под конкретную бизнес-задачу и встраиваем компьютерное зрение в существующий процесс компании.
Какие задачи решает компьютерное зрение
Компьютерное зрение имеет смысл там, где сотрудники регулярно просматривают и анализируют большое количество изображений или фотографий.
Например:
- нужно автоматически определять объекты на изображениях;
- сотрудники вручную сортируют фотографии по заданным признакам;
- изображения необходимо классифицировать по категориям;
- нужно проверять наличие или отсутствие определённых объектов;
- требуется сравнивать изображения между собой;
- по фотографии нужно находить похожие изображения или объекты;
- визуальные данные необходимо связать с другими системами и бизнес-процессами.
Мы начинаем не с выбора модели, а с конкретного процесса: что сейчас человек определяет по изображению и какой результат должна получить система.
Что можно реализовать
Распознавание объектов
Система определяет заданные объекты на фотографии или изображении и передаёт информацию о них дальше. Это может использоваться для автоматизации каталогизации, контроля, поиска и других процессов, где сейчас требуется визуальная проверка.
Классификация изображений
ИИ автоматически распределяет изображения по заданным категориям или признакам.
Вместо ручной сортировки большого массива файлов можно автоматически определить нужную группу и запустить соответствующий сценарий обработки.
Поиск похожих изображений
Компьютерное зрение позволяет искать изображения не только по названию файла или текстовому описанию, но и по визуальному сходству. Такой подход может использоваться в каталогах, архивах, фотосервисах и других системах с большим количеством изображений.
Проверка по заданным критериям
Система может определять, соответствует ли изображение установленным требованиям: присутствует ли нужный объект, есть ли определённые визуальные признаки или выполнено ли заданное условие.
Анализ изображений как часть бизнес-процесса
Распознавание само по себе редко является конечной задачей.
Результат можно передавать в CRM, ERP, каталог, внутреннюю систему или другой сервис.
Что получает бизнес
- Меньше ручного просмотра. Большие массивы изображений можно автоматически классифицировать и предварительно обрабатывать.
- Быстрее обработка данных. Система анализирует изображения сразу после их поступления и передаёт результат дальше.
- Единые критерии проверки. Типовые изображения оцениваются по одинаковым правилам, а спорные случаи можно отправлять человеку.
- Новые сценарии работы с визуальными данными. Появляется возможность искать по изображению, автоматически группировать контент или использовать визуальные признаки внутри других процессов.
- Масштабирование. Рост количества изображений не обязательно означает такое же увеличение объёма ручной работы.
Как проходит разработка
- /01Разбираем задачу. Определяем, что система должна находить или определять на изображении и что происходит с результатом дальше.
- /02Анализируем данные. Изучаем реальные изображения, их качество, разнообразие и объём.
- /03Создаём прототип. Выбираем технологический подход и проверяем его на подготовленной выборке.
- /04Оцениваем качество. Определяем точность и сценарии, в которых требуется дополнительная проверка человеком.
- /05Интегрируем решение. Встраиваем компьютерное зрение в существующую систему и бизнес-процесс.
Проекты, где мы это делали
Услуги по теме
Есть задача, связанная с анализом изображений?
Покажите примеры и расскажите, что сейчас сотрудники делают с этими изображениями вручную. Оценим, подходит ли для задачи компьютерное зрение и можно ли проверить гипотезу на ограниченном пилоте.