Microsoft Azure Cognitive Services

Wir nutzen Azure Cognitive Services für die Objekterkennung im Bildmaterial auf einer Förderstrasse. Die Objekterkennung von Azure Cognitive Services funktioniert wirklich gut durch das trainierte Modell erkennt es zuverlässig beschädigte Pakete. Die Plattform nutzt fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen, um eine genaue und zuverlässige Erkennung von Objekten in Bildern und Videos zu gewährleisten. Selbst in komplexen Szenarien wenn zb. mehrere Pakete sich gegenseitig überlagern erkennt sie Objekte zuverlässig und liefert präzise Ergebnisse. Das Standard Model von Azure Cognitive Services Object Detection unterstützt eine breite Palette von Objektkategorien hat aber bessere Ergebnisse wenn man seinen eigenen Use-Case trainiert. Ob es sich um gängige Objekte, Tiere oder spezifische Industrieobjekte handelt, die Plattform Wir nutzen die nahtlose Integration von Azure Cognitive Services in die Azure-Cloud was uns die die Implementierung und Nutzung deutlich erleichtert da wir auch andere Services dort nutzen. Die gut dokumentierten APIs und SDKs ermöglichen eine reibungslose Integration in verschiedene Anwendungen, Plattformen und Entwicklungsframeworks bei uns im Unternehmen.

Einfache Integration: Die Services lassen sich nahtlos in unser bestehendes DAM integrieren, wodurch sehr wenig Einarbeitungszeit nötig ist. Auswahl an Services: Die Funktionen sind zwar begrenzt, für unseren Fall stehen aber die nötigen zur Verfügung. Wir nutzen bspw. Gesichtserkennung, Textanalyse und Übersetzungen. Insgesamt bietet sich so eine breite Anwendbarkeit für unterschiedliche Branchen und Anwendungsfälle.

Die Azure Cognitive Services sind eine super einfache Möglichkeit Künstliche Intelligenz in verschiedensten Bereichen zu verwenden zu erproben. Von der Sprache bspw. Spracherkennung, über Texte und NLP bis hin zu Bilderkennung bieten die Azure Cognitive Services eine breite Palette an vortrainierten Modellen.