Подсчет объектов с помощью компьютерного зрения — это процесс использования компьютерных алгоритмов для автоматического обнаружения и подсчета количества объектов на изображении или видеопотоке.
Он использует модели машинного обучения для обнаружения объектов, чтобы идентифицировать стандартные или специально обученные объекты. После обнаружения объектов приложение компьютерного зрения может подсчитать их и предоставить данные о количестве и местоположении объектов.
Приложения для подсчета предметов играют важную роль в производстве, розничной торговле и логистике, поскольку позволяют распознавать и подсчитывать количество произведенной продукции, изделий и коробок.
Особенности подсчета объектов
Промышленные системы машинного зрения все чаще заменяются более гибкими и экономичными методами глубокого обучения. Для подсчета конкретных объектов, таких как металлические прутки, листы, коробки, детали и т. д., необходимо обучить пользовательскую модель машинного обучения на собранных и аннотированных данных .
- Автоматическое обнаружение объектов : система машинного зрения может обнаруживать и локализовать несколько объектов в видеопотоках, используя передовые алгоритмы глубокого обучения.
- Классификация объектов : способность классифицировать обнаруженные объекты и разделять их на различные типы или варианты.
- Точный подсчет : подсчет на основе искусственного интеллекта может точно подсчитывать количество объектов в определенных областях, таких как секции помещения, полки, конвейерные ленты и т. д.
- Обработка в реальном времени : программное обеспечение на основе искусственного интеллекта может обрабатывать изображения или видеопотоки в реальном времени, что позволяет системе предоставлять актуальные и точные данные.
- Возможность настройки : пользовательские модели МО можно обучать на собранных изображениях и видеоданных для подсчета определенных объектов, таких как металлические прутки, листы, коробки, детали и т. д.
- Масштабируемость : системы машинного зрения на основе искусственного интеллекта обладают высокой масштабируемостью, могут обрабатывать большие объемы данных и интегрироваться с другими технологиями и системами.
- Private AI Vision : сохраняющий конфиденциальность пограничный искусственный интеллект позволяет обрабатывать изображения в реальном времени на устройстве, избегая отправки видео в облако (конфиденциальные данные).
Ценность подсчета объектов в реальном времени
Использование искусственного интеллекта и камер для подсчета объектов обеспечивает масштабируемый и эффективный подход к автоматизации производственных процессов, сокращению человеческих ошибок и предотвращению перерывов в работе.
- Автоматизация ручной работы: Полностью автоматизируйте процесс непрерывного подсчета объектов. Система, работающая 24/7, заменяет 3 штатных единиц на поток камер (три смены).
- Улучшает эффективность : подсчет объектов в реальном времени позволяет компаниям точно отслеживать свои запасы, избегать затоваривания и оптимизировать производственные процессы. Это помогает компаниям выявлять узкие места и быстро принимать корректирующие меры, что приводит к повышению эффективности и производительности.
- Улучшает контроль качества: подсчет объектов в реальном времени помогает гарантировать, что правильное количество продукции доставляется клиентам. Это также позволяет компаниям выявлять и устранять дефекты в продукции, снижая риск перерывов в производстве или штрафов.
- Лучшее принятие решений : подсчет объектов в реальном времени обеспечивает точные и своевременные данные, которые можно использовать для принятия обоснованных решений. Это помогает компаниям выявлять тенденции, оптимизировать свою деятельность и улучшать обслуживание клиентов.
- Экономит время и деньги : подсчет объектов в реальном времени автоматизирует процесс подсчета, устраняя необходимость в ручном подсчете, который отнимает много времени и подвержен ошибкам. Это снижает затраты на рабочую силу и освобождает сотрудников для концентрации на задачах с большей добавленной стоимостью.
Решения с камерами ИИ бесконтактны и занимают мало места. Подсчет на основе камер обеспечивает мощный метод ИИ, который можно легко внедрить без серьезных модификаций на нескольких заводах и производственных линиях.
