Glosārijs

Anomāliju noteikšana attēlos

Kas ir Anomāliju noteikšana attēlos?

Anomāliju noteikšana attēlos meklē novirzes no normāla stāvokļa fotoattēlos vai kameras ierakstos – piemēram, skrāpējumus, plaisas vai krāsas izmaiņas detaļām ražošanā vai neregularitātes medicīniskajos attēlos. Bieži modelis vispirms mācās no daudziem nebojātiem piemēriem un pēc tam atzīmē visu, kas atšķiras. Tas ir noderīgi, jo reāli defekti ir reti un tos iepriekš gandrīz nav iespējams pilnībā aprakstīt.

Kā palīdz KI.ordo

KI.ordo nepārbauda attēlus, meklējot defektus vai novirzes; šim nolūkam platforma strādā ar tekstu, piemēram, pārbaudes ziņojumiem vai mērījumiem tabulā.

Tēmas

Datorredze
Kvalitātes pārbaude
Ražošana

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo

← Visi termini

Saistītie termini

Anomāliju noteikšana

Anomāliju noteikšana atrod datu punktus, notikumus vai modeļus, kas būtiski atšķiras no normas. Tie var būt neparasti lieli darījumi, pēkšņi lēcieni sensoru rādījumos, dublēti ieraksti vai aizdomīgas darbības tīklā. To izmanto finansēs, IT drošībā, ražošanā un kvalitātes kontrolē. Metodes ir no vienkāršiem statistiskiem sliekšņiem līdz mācīšanās modeļiem; atradumi ir norādes, kuras jāizvērtē cilvēkam.

Datu analīze
Kvalitātes kontrole
+1

Veidne

Datorredze

Datorredze ir MI joma, kurā datori interpretē attēlus un video. Tipiski uzdevumi ir objektu noteikšana un lokalizēšana, teksta nolasīšana attēlos un detaļu mērīšana. Šo tehnoloģiju izmanto, piemēram, kvalitātes kontrolē ražošanā, vadītāja palīgsistēmās, loģistikā un medicīniskajā attēldiagnostikā.

attēlu analīze
dziļā mācīšanās
+1

Attēlu atpazīšana

Attēlu atpazīšana ir datorredzes joma, kurā programmatūra nosaka, kas attēlā redzams – objekti, cilvēki, teksts, logotipi vai ainas. Tās pamatā parasti ir neironu tīkli, kas apmācīti ar lielu skaitu marķētu attēlu. Lietojumi ir no kvalitātes kontroles ražošanā un produktu fotoattēlu šķirošanas līdz medicīniskās attēldiagnostikas atbalstam. Attēlos ar cilvēkiem īpaša uzmanība jāpievērš datu aizsardzībai un iespējamai neobjektivitātei.

Datorredze
Attēlu analīze
+1

Semantiskā segmentācija

Semantiskā segmentācija katram attēla pikselim piešķir klasi, piemēram, ceļš, transportlīdzeklis, cilvēks vai debesis. Rezultāts ir sava veida krāsu kodēta attēla satura karte. Atšķirībā no instanču segmentācijas viena veida objekti netiek nošķirti: trīs automašīnas tiek aplūkotas kopā kā „automašīna”. To izmanto, piemēram, autonomajā braukšanā, medicīniskajā attēlveidošanā audu norobežošanai un gaisa un satelītattēlu analīzē.

datorredze
attēlu analīze
+1