4. Revolucionando la clasificación de productos con Computer Vision

1.

Asegurarse de adquirir cámaras de alta calidad que puedan capturar detalles, es crucial para aplicaciones que requieran una clasificación precisa. Considerar las condiciones óptimas que el hardware requiere (ej: luz, resolución, nivelación de colores).

2.

Contar con un conjunto robusto de datos es esencial para entrenar los modelos de visión computarizada, garantizando su capacidad para clasificar productos de manera efectiva. Asegurar que el conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo sea diverso y representativo de la variedad de productos que la empresa maneja. Además, es necesario contar con un proceso para ajustar y mejorar el modelo a medida que cambian los productos y las necesidades comerciales.

3.

Establecer un sistema eficiente para gestionar las etiquetas y metadatos asociados con las imágenes. Esto facilita el proceso de entrenamiento del modelo y mejora la calidad de las predicciones.

Usos del Computer Vision en logística

Kibsi

Estados Unidos – 2021

Cámaras con IA, entregando fuentes activas de datos comerciales en tiempo real. Convierte cualquier vídeo en dashboards, informes y alertas, que se integra con las plataformas de datos que ya utilizan.

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Cogniphi

India – 2017

Desarrolla soluciones de IA para transformar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente. Su tecnología AI Vision ofrece análisis avanzados, optimizando la seguridad, la eficiencia y la interacción con el cliente.

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