Mit computergestützte Bilderkennung entwickelte Lösungen

Die Zählung von Personen mittels maschinelles Lernenalgorithmen kann für Einzelhändler nützlich sein, um den Erfolg des Geschäfts zu bewerten und die Kundenfrequenz zu verbessern. Das Verfolgen von menschlichen Bewegungen in Geschäften kann auch Einblicke in das Engagement der Käufer und die Optimierung der Ladenanordnung geben. Herumlungern oder das Betreten von verbotenen Bereichen kann markiert werden, um Diebstahl und andere unerlaubte Aktivitäten zu verhindern.

Der Einsatz von computergestützte Bilderkennung zur Zählung der Kunden in einer Warteschlange und zur Alarmierung bei Erreichen eines Schwellenwerts ermöglicht es dem Einzelhandelspersonal, neue Schalter zu öffnen und die Kassenabwicklung zu beschleunigen. Selbstbedienungskassen mit Kameras mit computergestützte Bilderkennung erkennen automatisch Produkte und verarbeiten sie, was sowohl das Kundenerlebnis als auch die Sicherheit verbessert und den gesamten Prozess beschleunigt.

Computergestützte Bilderkennung hilft, falsch-positive Ergebnisse zu minimieren und unnötige Verfahren und Behandlungen zu vermeiden. Trainierte maschinelles Lernenalgorithmen können Zellen klassifizieren und selbst die geringste Präsenz einer Erkrankung erkennen, was zu einer medizinischen Diagnose mit hoher Präzision beiträgt. Die Identifizierung von Krankheiten und die Früherkennung mit Hilfe der Bilderkennung hat die Prognose von Krebs erheblich verbessert.

Medizinische Roboter, die in der Lage sind, hochauflösende 3D-Bilder zu erstellen, unterstützen die genaue Tiefenwahrnehmung bei minimalinvasiven Eingriffen. Mechanische Arme, die mit chirurgischen Instrumenten und Kameras ausgestattet sind, können von Ärzten über eine Konsole bedient werden, auf der sie die vergrößerte Operationsstelle betrachten.

KI-gesteuerte Defekterkennungssysteme sammeln Daten in Echtzeit und vergleichen sie mit vordefinierten Qualitätsstandards, um Defekte zu identifizieren und eine fehlerfreie Produktionslinie zu gewährleisten. Mit Systemen die computergestützte Bilderkennung nutzen, kann die Fertigungsumgebung und die Ausrüstung anhand verschiedener Metriken ständig überwacht werden, sowie auch proaktiv gewartet werden.

Die Einhaltung von Sicherheitsstandards kann streng durchgesetzt werden, indem computergestützte Bilderkennungstechnologie verwendet wird, die selbst kleinste Compliance-Verstöße erkennt und Alarme auslöst. Intelligente Überwachungssysteme erleichtern auch die Inspektion von entfernten Vermögenswerten und Arbeitsstätten, ohne die Sicherheit der Arbeitnehmer zu gefährden.

Die computergestützte Bilderkennung kann verwendet werden, um komplexe Ereignisse wie schlechte Tacklings oder unsportliches Verhalten in Echtzeit während eines Spiels zu erkennen. Kamerabasierte Systeme können Schiedsrichter dabei unterstützen zu bestimmen, ob ein Tor erzielt wurde oder nicht.

Die Spielerhaltungserfassung mit KI-Bilderkennung kann verwendet werden, um den Stil eines Athleten zu erkennen und in Kombination mit Daten von Wearables die Leistung zu bewerten. Schlagerkennungsanwendungen, die in der Lage sind, Schläge zu erkennen und zu klassifizieren, helfen Trainern und Spielern, ihre Spiele zu analysieren und Fähigkeiten zu verbessern.

Die computergestützte Bilderkennung wird seit langem in der Fahrzeugklassifikation eingesetzt und es gibt spezialisierte Deep-Learning-Lösungen für die Sicherheitsüberwachung und Produktivitätsbewertung in Baufahrzeugen.

Die Technologie wird auch von Strafverfolgungsbehörden verwendet, um automatisch Regelverstöße wie Geschwindigkeitsüberschreitungen, illegale Abbiegungen und Falschfahren zu erkennen. Weitere Anwendungen umfassen autonome Navigation, Erkennung der Parkplatzbelegung, Verkehrsanalyse, Überwachung des Straßenzustands, Fußgängererkennung und Kollisionsvermeidungssysteme.