Merkmalsextraktion
Was ist Merkmalsextraktion?
Bei der Merkmalsextraktion werden Rohdaten in eine Reihe aussagekräftiger Attribute oder Merkmale zerlegt, die für Analysen oder Aufgaben des maschinellen Lernens verwendet werden können. Bei der visuellen Suche geht es beispielsweise darum, einzigartige Muster, Formen, Texturen oder Farben in einem Bild zu identifizieren, um eine präzise Objekterkennung zu ermöglichen.
Analysieren Sie Ihren Anwendungsfall
NYRIS nutzt die Merkmalsextraktion, um Bilder von Produkten oder Ersatzteilen zu analysieren und die wichtigsten Merkmale zu isolieren, um eine sofortige Identifizierung von 500 Millionen Artikeln zu ermöglichen.
Wie funktioniert die Merkmalsextraktion?
- Datenerfassung: Rohdaten, wie z. B. Bilder oder Sensormesswerte, werden von Kameras, CAD-Modellen oder IoT-Geräten erfasst. NYRIS sammelt zum Beispiel hochauflösende Produktbilder für das Training seiner visuellen Suchmaschine.
- Vorverarbeitung: Die Daten werden bereinigt und normalisiert, um Rauschen oder irrelevante Informationen zu entfernen. NYRIS wendet fortschrittliche Vorverarbeitungsverfahren wie Kontrastanpassung und Kantenerkennung an, um die Bildqualität vor der Analyse zu verbessern.
- Isolierung von Merkmalen: Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) identifizieren wichtige Merkmale wie Kanten, Texturen oder Formen, die ein Objekt von einem anderen unterscheiden. Die proprietären Algorithmen von NYRIS extrahieren Tausende von Merkmalen pro Bild mit einer Genauigkeit von 99,7 %, selbst in komplexen Umgebungen wie Lagerhallen oder Fabrikhallen.
- Dimensionalitätsreduktion: Um die Leistung zu optimieren, werden redundante Merkmale entfernt und die wichtigsten beibehalten. Dieser Schritt sorgt für eine schnellere Verarbeitung, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
Industrielle Anwendungen
Herstellung
- Identifizierung von Ersatzteilen: Die Merkmalsextraktion ermöglicht es Technikern, Ersatzteile sofort zu identifizieren, indem sie Seriennummern oder strukturelle Details von Maschinenbildern analysieren. DMG Mori hat mit der NYRIS-Lösung die Ausfallzeiten um 72 % reduziert.
Elektronischer Geschäftsverkehr
- Produktentdeckung: Einzelhändler wie IKEA nutzen die Merkmalsextraktion, um Produktattribute (z. B. Größe, Farbe) für personalisierte Empfehlungen und die Suchoptimierung zu kennzeichnen und so die Konversionsraten um 35 % zu steigern.
Bestandsmanagement im Einzelhandel
- Regal-Scanning: METRO setzt die Merkmalsextraktion ein, um die Lagerbestände zu verfolgen, indem Produktetiketten und Verpackungsdesigns auf den Regalen mit 98 % Genauigkeit analysiert werden, wodurch sich die manuellen Prüfungen um 85 % reduzieren.
Vorteile für Ihr Unternehmen
- Verbesserte Genauigkeit: Erzielen Sie eine nahezu perfekte Präzision(99,7 %) bei Objekterkennungsaufgaben, indem Sie die wichtigsten Merkmale aus den Rohdaten isolieren.
- Schnellere Verarbeitungszeiten: Reduzieren Sie die Analysezeit mit optimierten Funktionssätzen, die Reaktionen im Sekundenbereich für Anwendungen wie visuelle Suche oder Fehlererkennung ermöglichen.
- Verbesserte Skalierbarkeit: Effiziente Handhabung großer Datensätze durch Konzentration auf kritische Attribute, ideal für Branchen, die Millionen von SKUs oder Komponenten verwalten.
FAQ
Wie verbessert die Merkmalsextraktion die KI-Leistung?
Indem nur die relevantesten Attribute aus den Rohdaten isoliert werden, reduziert die Merkmalsextraktion den Rechenaufwand und verbessert gleichzeitig die Modellgenauigkeit und -effizienz.
Kann die Merkmalsextraktion auch mit Bildern von schlechter Qualität funktionieren?
Ja! NYRIS verwendet Vorverarbeitungstechniken wie Rauschunterdrückung und Kontrastverbesserung, um Bilder niedriger Qualität für die Merkmalsanalyse zu optimieren.
Welche Branchen profitieren am meisten von der Merkmalsextraktion?
Branchen wie die Fertigungsindustrie, der Einzelhandel, der elektronische Handel und die Automobilindustrie profitieren erheblich von der Automatisierung von Prozessen wie Qualitätskontrolle, Bestandsverwaltung und Produktfindung.
Über NYRIS
NYRIS wurde 2015 in Berlin gegründet und ist ein führender Anbieter von KI-gestützter visueller Suche und synthetischen Datenlösungen, die auf Branchen wie Fertigung und Einzelhandel zugeschnitten sind. Mit einer Finanzierung in Höhe von 10 Millionen Euro von Investoren wie Trumpf Venture und IKEA verarbeitet NYRIS über 500 Millionen Produkte mit einer Geschwindigkeit von weniger als einer Sekunde und nutzt dabei eine fortschrittliche Technologie zur Merkmalsextraktion.