Речник

Откриване на аномалии в изображения

Какво е Откриване на аномалии в изображения?

Откриването на аномалии в изображения търси отклонения от нормалното състояние в снимки или видеозаписи от камери – например драскотини, пукнатини или обезцветяване на детайли в производството или нередности в медицински изображения. Често моделът първо се обучава върху много примери без дефекти и след това отбелязва всичко, което се различава. Това е полезно, защото реалните дефекти са редки и трудно могат да бъдат описани изчерпателно предварително.

Как помага KI.ordo

KI.ordo не проверява изображения за дефекти или отклонения; за целта платформата работи с текст, например протоколи от проверки или измервания в таблица.

Теми

Компютърно зрение
Проверка на качеството
Производство

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Откриване на аномалии

Откриването на аномалии намира точки от данни, събития или модели, които се отличават значително от нормата. Това могат да бъдат необичайно големи транзакции, резки скокове в показанията на сензори, дублирани записи или подозрителна мрежова активност. Използва се във финансите, ИТ сигурността, производството и контрола на качеството. Методите варират от прости статистически прагове до обучаеми модели; откритите случаи са индикации, които човек трябва да оцени.

Анализ на данни
Контрол на качеството
+1

Шаблон

Компютърно зрение

Компютърното зрение е област на ИИ, в която компютрите интерпретират изображения и видео. Типични задачи са откриване и локализиране на обекти, разчитане на текст в изображения и измерване на детайли. Технологията се използва например при контрола на качеството в производството, в системите за подпомагане на водача, в логистиката и в медицинската образна диагностика.

анализ на изображения
дълбоко обучение
+1

Разпознаване на изображения

Разпознаването на изображения е област на компютърното зрение, в която софтуер определя какво показва едно изображение – обекти, хора, текст, лога или сцени. Обикновено се основава на невронни мрежи, обучени върху голям брой етикетирани изображения. Приложенията варират от контрол на качеството в производството и сортиране на продуктови снимки до подпомагане на медицинската образна диагностика. При изображения на хора особено внимание изискват защитата на данните и възможните пристрастия.

Компютърно зрение
Анализ на изображения
+1

Семантична сегментация

Семантичната сегментация приписва клас на всеки отделен пиксел в изображението, например път, превозно средство, човек или небе. Резултатът е своего рода оцветена в различни цветове карта на съдържанието на изображението. За разлика от сегментацията на екземпляри, обектите от един и същи вид не се разграничават: три коли се разглеждат заедно като „кола“. Използва се например при автономното шофиране, в медицинската образна диагностика за очертаване на тъкани и при анализа на въздушни и сателитни снимки.

компютърно зрение
анализ на изображения
+1