Soluzioni di Visione Artificiale Alimentate da Intelligenza Artificiale
Sfrutta il potere di visione del computer per estrarre intuizioni operative dai dati visivi, Automatizzare l'analisi, migliorare l'accuratezza e potenziare il processo decisionale attraverso le industrie. Le nostre soluzioni guidate dall'IA trasformano dettaglio e tecnologia medica, consentendo l'interpretazione intelligente delle immagini, il tracciamento in tempo reale e il riconoscimento preciso degli oggetti.
Applicazioni della Visione Artificiale nel Settore Retail
Intelligent Sizing & Fit Technology
Misurazione del Piede da Immagini
La stima della posa e l'analisi della profondità estraggono con precisione le dimensioni del piede dalle immagini 2D, mappandole sulle specifiche delle taglie delle scarpe.

Smart Product Discovery & Attribute Extraction
Ricerca Visiva di Abiti Simili
L'estrazione di caratteristiche e la mappatura di somiglianze permettono ai clienti di trovare prodotti corrispondenti utilizzando immagini invece di testo.

Automated Product Tagging & Attribute Recognition
I modelli di deep learning classificano tessuti, modelli, colori e stili, migliorando la categorizzazione del prodotto e la ricercabilità.

Raccomandazioni di prodotti alimentate da IA
Gli algoritmi di somiglianza basati su immagini rilevano schemi visivi per suggerire elementi complementari o alternativi.

Retail Analytics & Store Monitoring
Automated Checkout & Loss Prevention
Il rilevamento degli oggetti e il riconoscimento delle azioni monitorano il comportamento dei clienti e identificano attività fraudolente ai punti di auto-pagamento.

Shelf Monitoring & Inventory Tracking
Il rilevamento degli oggetti in tempo reale consente alle telecamere alimentate da intelligenza artificiale di rilevare articoli a basso stock, ottimizzando la gestione dell'inventario.

Applicazioni della Visione Artificiale nella Tecnologia Medica
Medical Imaging & Disease Detection
Early Cancer Detection & Tumour Segmentation
Le reti neurali convoluzionali (CNN) e i modelli generativi analizzano le radiografie, le tomografie computerizzate e le risonanze magnetiche per identificare anomalie come il mesotelioma maligno in una fase precoce.

Segmentazione delle Cellule Caliciformi del Muco
Gli algoritmi di segmentazione basati sull'apprendimento profondo (ad esempio, U-Net, Mask R-CNN) identificano e classificano con precisione le cellule produttrici di muco nelle immagini istopatologiche, aiutando nella diagnosi di malattie respiratorie e gastrointestinali.

Diagnosi Automatizzata e Monitoraggio del Paziente
Rilevamento di Anomalie nell'Imaging Medico
I modelli di intelligenza artificiale addestrati su grandi dataset annotati rilevano irregolarità nelle scansioni mediche, migliorando l'accuratezza diagnostica.

AI-Assisted Surgery & Robotics
Il monitoraggio visivo in tempo reale e la stima della posa migliorano la precisione delle procedure chirurgiche assistite da robot.

Ottimizzazione del Processo Sanitario
Elaborazione dei Dati dei Pazienti Alimentata da Intelligenza Artificiale
OCR (Optical Character Recognition) e NLP (Natural Language Processing) automatizzano l'estrazione delle informazioni del paziente dai registri medici, garantendo un'elaborazione dei dati rapida e senza errori.

Analisi Predittiva per Risultati del Trattamento
I modelli di intelligenza artificiale multimodale integrano l'imaging medico e la storia del paziente per prevedere le probabilità di successo del trattamento.

Perché Scegliere la Visione Artificiale Alimentata da AI?
Sfruttando modelli di visione computerizzata all'avanguardia, le aziende possono Ottimizza il processo decisionale, semplifica i processi e sblocca nuove opportunità in vari settori..
Tecnologie Proprietarie
Reti neurali
Reti piccole e agili adatte per:
- Classificazione
- Sviluppo surrogato
- Previsione
- Riconoscimento dei modelli
Elaborazione di Immagini
Reti convoluzionali più grandi adatte per:
- Classificazione delle immagini
- Segmentazione dell'immagine
- Rimozione dello sfondo
- Algoritmi Genetici
Algoritmi Genetici
Strumenti di ottimizzazione evolutiva ibrida utilizzando tecniche multiple di incrocio / mutazione / evoluzione adatte per:
- Ottimizzazione globale multi-parametro multi-obiettivo