Le machine learning pour un traitement d'image innovant
Les éléments visuels d'oculavis SHARE sont plus que parfaits pour le machine learning. Nous extrayons automatiquement des vidéos et des captures d'écran les informations contextuelles pertinentes et protégeons la vie privée des employés en utilisant nos propres algorithmes de pixellisation des visages.
Pixellisation des visages
Lorsqu'une session d'assistance à distance est effectuée par transmission vidéo, il peut être problématique, pour des raisons de protection des données, que des collègues apparaissent accidentellement dans l'image vidéo. Pour relever techniquement ce défi, oculavis SHARE dispose de ses propres algorithmes de pixellisation du visage.
Reconnaissance automatique du texte
Capturez du texte sur des panneaux d'affichage ou des écrans de machine grâce à notre technologie OCR intégrée. La saisie de textes appartient désormais au passé.
Extraction de contenus à partir de données contextuelles
La reconnaissance des modèles et des situations d'erreur par l'analyse des données contextuelles est actuellement une caractéristique bêta avec un potentiel énorme pour les fabricants et les opérateurs de machines et de systèmes.
Nos propres algorithmes d'IA
Grâce à nos propres développements dans le domaine de l'intelligence artificielle, nous n'avons pas besoin de nous appuyer sur des SDK ou des API de fournisseurs tiers et offrons ainsi à nos clients un moyen puissant et indépendant d'utiliser les fonctions d'IA directement dans oculavis SHARE.
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);
}
}
Libérer tout le potentiel de l'IA pour les services à distance
Laissez-nous vous montrer lors d'une Live démo ce que nos technologies rendent possible.
