從基于視覺親和力的推薦到監管，再到公共監視，計算機視覺已經有了許多有意義的應用，是時候將其作為流行語來寫下來了。世界各地的企業都在通過將業務流程自動化的挑戰留給圖像識別軟件來磨練自己的競爭優勢。在這個特性中，我們將深入研究這一開拓性技術的一些實際應用。

預測性維護

活動中斷是造成企業財務損失的主要原因之一。也就是說，82％的公司在過去3年中至少經歷過一次停機，每小時損失25萬美元的收入。在制造業中，由于不適當的設備維護和相關的人為錯誤而導致停工的情況并不少見。

為了避免成為這些警報數據的一部分，準備一個以技術為中心的全面維護策略。采用自動光學檢測系統，配備閉路電視攝像機和高分辨率、多兆像素的視頻傳感器。利用人工智能精確分析從這些來源收集的數據，并在問題出現之前識別設備性能和生產線的潛在問題。

這種方法將使您能夠主動監控所制造產品的質量，并及時解決機械缺陷，避免計劃外的故障和代價高昂的停機時間。

預測性維護也可以在工業環境之外使用。醫院、體育設施、零售倉庫、農業用地等可能在計算機視覺驅動的設備和產品監控中發揮重要作用的地方。

多媒體內容分析

在線視頻內容的需求正在增長，Statista的最新報告清楚地證明了這一點。在2018年，美國所有互聯網用戶中有85％每月在其設備上觀看視頻內容。

然而，僅僅提供內容并不能解決觀眾日益增長的需求。為了將真正的商業價值從這個項目中挖掘出來，內容制作商應該努力提供無縫的、吸引人的觀看體驗。

這可以歸結為這樣一個事實，即M＆E代表了自動化質量控制可能找到其立足點的另一個領域。再加上人工智能，計算機視覺可以用來處理大量的媒體內容——發現并自動糾正音頻、視頻和元數據的不一致。

這樣的工作流程使廣播公司能夠及時檢測和隔離異常內容、包括故障、黑屏和人造文本。為了確保內容的完美交付，他們可以使用幀級深度學習方法（核心是卷積長短期記憶（ConvLSTM）網絡）或無監督的基于場景的內容處理。

超越質量控制

如果您想將支持計算機視覺的工作流程自動化提高到一個新的水平（遠遠超出視頻內容質量控制范圍），請利用其強大功能來確保嚴格遵守法規。

利用最先進的內容編排功能，可以在短時間內檢測成人內容、吸煙、酒精中毒的語言、暴力、種族主義和其他敏感主題。自動刪除出于政治或宗教原因而不合適的場景，以安全地在特定區域中傳遞內容。

揭示場景之間隱藏的依存關系并生成基于視覺親和力的內容推薦，以提高觀看者的參與度。

此外，這種由計算機視覺推動的方法可用于創建個性化海報，生成引人入勝的亮點以及優化廣告插入。

最后一點

計算機視覺已經幫助許多企業在當今競爭激烈的世界中建立了牢固的立足點。公司正在使用這項技術來自動化設備監控，改善庫存管理，提供超個性化的內容產品以及提供完美的觀看體驗。您準備好效仿了嗎？