Maschinelles Lernen für innovative Bildverarbeitung
Die visuellen Elemente von oculavis SHARE sind für Maschinelles Lernen mehr als prädestiniert. Wir extrahieren automatisch kontextrelevantes Wissen aus Videos und Screenshots und schützen die Privatsphäre der Mitarbeiter durch den Einsatz eigener Algorithmen zur Gesichtsverpixelung.
Gesichtsverpixelung
Wenn eine Remote-Support-Sitzung mit Videoübertragung stattfindet, kann es aus Datenschutzgründen problematisch sein, wenn Kollegen aus Versehen im Videobild zu sehen sind. Um diese Herausforderung technisch zu meistern, enthält oculavis SHARE eigene Algorithmen zur Gesichtsverpixelung.
Automatische Texterkennung
Erfassen Sie Texte von Typenschildern oder Maschinen-Displays mit unserer integrierten OCR Technologie. Das Abtippen von relevantem Text gehört damit der Vergangenheit an.
Wissensextraktion aus Kontextdaten
Die Wiedererkennung von Fehlermustern und -situationen durch die Analyse von Kontextdaten vergangener Servicefälle und Wissenselemente ist derzeit ein Beta-Feature mit enormem Potenzial für Hersteller und Betreiber von Maschinen und Anlagen.
Eigene KI Algorithmen
Mit unseren Eigenentwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz müssen wir uns nicht auf SDKs oder APIs von Drittanbietern verlassen und bieten unseren Kunden damit eine leistungsstarke und unabhängige Möglichkeit, KI-Funktionen direkt in oculavis SHARE zu nutzen.
Mat img = Mat::zeros(w, w, CV_8UC1);
for( int i = 0; i < 6; i++ ) {
int dx = (i%2)*250 - 30;
int dy = (i/2)*150;
const Scalar white = Scalar(255);
const Scalar black = Scalar(0);
if( i == 0 )
{
for( int j = 0; j <= 10; j++ )
{
double angle = (j+5)*CV_PI/21;
line(img, Point(cvRound(dx+100+j*10-80*cos(angle)),
cvRound(dy+100-90*sin(angle))),
Point(cvRound(dx+100+j*10-30*cos(angle)),
cvRound(dy+100-30*sin(angle))), white, 1, 8, 0);
}
}
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