Faltungsneuronales Netz (CNN)

Was ist ein Faltungsneuronales Netzwerk (CNN)?

Ein neuronales Faltungsnetzwerk (Convolutional Neural Network, CNN) ist eine spezielle Art von Deep-Learning-Algorithmus, der sich besonders gut für die Analyse von visuellen Daten wie Bildern und Videos eignet. CNNs verwenden Schichten miteinander verbundener Knoten, um automatisch Merkmale aus Bildern zu extrahieren und so eine präzise Objekterkennung und -klassifizierung zu ermöglichen.

Wie funktioniert ein Convolutional Neural Network (CNN)?

1. Merkmalsextraktion durch Faltung: Der CNN scannt die Eingabebilder mit Hilfe von Filtern, die Muster wie Kanten, Texturen und Formen erkennen. Dieser Prozess, der als Faltung bezeichnet wird, wandelt Rohbilder in eine Reihe von Merkmalskarten um, die wichtige visuelle Details hervorheben.
2. Hierarchisches Lernen mit Pooling und nichtlinearen Schichten: Pooling-Schichten reduzieren die Dimensionalität von Merkmalskarten und machen das Netz effizienter und robuster gegenüber Veränderungen. Nichtlineare Aktivierungsfunktionen ermöglichen es dem CNN, komplexe Beziehungen in den Daten zu modellieren.
3. Klassifizierung und Vorhersage: Die letzten Schichten des CNN interpretieren die extrahierten Merkmale, um Objekte zu klassifizieren oder Ergebnisse vorherzusagen. NYRIS integriert CNNs in seine visuelle Suchmaschine, die eine Identifizierung von Produkten in Sekundenschnelle ermöglicht - selbst aus schwierigen Winkeln oder bei teilweiser Verdeckung.

Anwendungsfälle

• Fertigung (Ersatzteilidentifikation) Die CNN-gestützte visuelle Suche ermöglicht es den Wartungsteams, Ersatzteile sofort zu identifizieren und so die Ausfallzeiten der Maschinen um bis zu 85 % zu reduzieren. NYRIS hat diese Lösung für führende Hersteller wie DMG Mori und Trumpf implementiert.
• E-Commerce (Visual Product Discovery) Online-Käufer können ein Foto hochladen, um passende Produkte zu finden, was die Konversionsraten und die Kundenzufriedenheit erhöht. Die visuelle Suchmaschine von NYRIS ermöglicht Shoppable Content für große Einzelhändler wie IKEA.
• Einzelhandel (Bestandsmanagement \& Self-Checkout) Ladenmitarbeiter und Kunden scannen mit mobilen Geräten Produkte zur sofortigen Erkennung und rationalisieren so Bestandsprüfungen und Self-Checkout-Prozesse. Die Technologie von NYRIS verarbeitet über 500 Millionen Produkte in weniger als einer halben Sekunde.

Vorteile für Ihr Unternehmen

• Drastische Reduzierung der manuellen Prozesse Automatisieren Sie bildbasierte Identifizierungsaufgaben, reduzieren Sie den manuellen Aufwand um bis zu 85 % und setzen Sie Mitarbeiter für höherwertige Tätigkeiten frei.
• Außergewöhnliche Genauigkeit Erzielen Sie Erkennungsraten von bis zu 99,7 %, minimieren Sie Fehler bei der Produkt- oder Teileidentifikation und verbessern Sie die Betriebssicherheit.
• Skalierbare, blitzschnelle Suche Verarbeiten und identifizieren Sie Artikel innerhalb von 0,5 Sekunden, selbst in Datenbanken mit Hunderten von Millionen von Produkten, und verschaffen Sie Ihrem Unternehmen so einen Wettbewerbsvorteil in Sachen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit.