KI-gestützte Computer Vision Lösungen

Nutze die Kraft von Computersicht um handlungsrelevante Erkenntnisse aus visuellen Daten zu extrahieren, Automatisierung der Analyse, Verbesserung der Genauigkeit und Verbesserung der Entscheidungsfindung über Branchen hinweg. Unsere KI-gesteuerten Lösungen transformieren Einzelhandel und Medizintechnologie, ermöglicht intelligente Bildinterpretation, Echtzeit-Tracking und präzise Objekterkennung.

Anwendungen der Computer Vision im Einzelhandel

Intelligent Sizing & Fit Technology

Fußmessung aus Bildern

Die Positionsbestimmung und Tiefenanalyse extrahieren genau die Fußmaße aus 2D-Bildern und ordnen sie den Schuhgrößenspezifikationen zu.

Smart Product Discovery & Attribute Extraction

Visuelle Suche nach ähnlichen Kleidungsstücken

Die Merkmalsextraktion und Ähnlichkeitsabbildung ermöglichen es Kunden, passende Produkte mithilfe von Bildern anstelle von Text zu finden.

Automated Product Tagging & Attribute Recognition

Deep-Learning-Modelle klassifizieren Stoffe, Muster, Farben und Stile, was die Produktkategorisierung und Suchbarkeit verbessert.

KI-gesteuerte Produkt-Empfehlungen

Bildbasierte Ähnlichkeitsalgorithmen erkennen visuelle Muster, um komplementäre oder alternative Elemente vorzuschlagen.

Retail Analytics & Store Monitoring

Automated Checkout & Loss Prevention

Die Objekterkennung und Handlungserkennung verfolgen das Kundenverhalten und identifizieren betrügerische Aktivitäten an Selbstbedienungskassen.

Shelf Monitoring & Inventory Tracking

Die Echtzeit-Objekterkennung ermöglicht es KI-gesteuerten Kameras, Artikel mit geringem Bestand zu erkennen, wodurch das Inventarmanagement optimiert wird.

Anwendungen der Computer Vision in der Medizintechnik

Medical Imaging & Disease Detection

Early Cancer Detection & Tumour Segmentation

Faltende neuronale Netze (CNNs) und generative Modelle analysieren Röntgenbilder, CT-Scans und MRTs, um Anomalien wie bösartiges Mesotheliom in einem frühen Stadium zu identifizieren.

Schleimbecherzellen-Segmentierung

Tief lernende Segmentierungsalgorithmen (z.B. U-Net, Mask R-CNN) identifizieren und klassifizieren präzise Schleim produzierende Zellen in histopathologischen Bildern, was bei der Diagnostik von Atemwegs- und Magen-Darm-Erkrankungen hilft.

Automatisierte Diagnose & Patientenüberwachung

Anomalie-Erkennung in der medizinischen Bildgebung

KI-Modelle, die auf groß angelegten annotierten Datensätzen trainiert wurden, erkennen Unregelmäßigkeiten in medizinischen Scans und verbessern so die diagnostische Genauigkeit.

AI-Assisted Surgery & Robotics

Echtzeit-Visuelles Tracking und Pose-Schätzung erhöhen die Präzision von robotergestützten chirurgischen Eingriffen.

Gesundheitswesen Prozessoptimierung

KI-gesteuerte Patientendatenverarbeitung

OCR (Optical Character Recognition) und NLP (Natural Language Processing) automatisieren die Extraktion von Patienteninformationen aus medizinischen Unterlagen, um eine schnelle und fehlerfreie Datenverarbeitung zu gewährleisten.

Vorhersageanalytik für Behandlungsergebnisse

Multimodale KI-Modelle integrieren medizinische Bildgebung und Patientengeschichte, um Erfolgswahrscheinlichkeiten der Behandlung vorherzusagen.

Warum sollten Sie sich für KI-gesteuerte Computer Vision entscheiden?

  • Reduzieren Sie Betriebskosten mit intelligenter Automatisierung im Einzelhandel, Gesundheitswesen und darüber hinaus.
  • Automatisieren Sie Arbeitsabläufe, indem Sie manuelle Inspektionen durch Echtzeit-KI-gesteuertes Monitoring ersetzen.
  • Verbessern Sie die Entscheidungsfindung durch präzise Merkmalsextraktion und datengesteuerte Erkenntnisse.
  • Verbessern Sie die Genauigkeit mit auf tiefem Lernen basierender visueller Analyse und Anomalieerkennung.

Durch Nutzung von Spitzenrechner-Vision-Modelle, Unternehmen können Optimieren Sie die Entscheidungsfindung, straffen Sie Prozesse und erschließen Sie neue Möglichkeiten in verschiedenen Branchen..

Eigentumstechnologien

Neuronale Netze

Kleine und agile Netzwerke geeignet für:

  • Klassifikation
  • Ersatzentwicklung
  • Vorhersage
  • Mustererkennung

Bildverarbeitung

Größere Convolutional Networks geeignet für:

  • Bildklassifikation
  • Bildsegmentierung
  • Hintergrundentfernung
  • Genetische Algorithmen

Genetische Algorithmen

Hybride evolutionäre Optimierungswerkzeuge, die multiple Crossover / Mutation / Evolutionstechniken verwenden, geeignet für:

  • Globale Mehrparameter-Mehrzeiloptimierung

Benutzerdefinierte KI-Dienste

Luft- und Raumfahrt
Anomalieerkennung
Automatisierung
Automobil
Computer Vision
Ingenieurwesen
Fintech
Gen KI
Rechtlich
LLMs und Chat GPT
Logistik
Herstellung
Medizinisch
Militärtechnologie
MLOps
Rekrutierung
Erneuerbare Energie
Einzelhandel
Sicherheit
Telemarketing

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