Industrials - Automatisierte Klassifizierung von Autos nach ihrem Modell
Industrials
Ein Kunde wollte die Kennzeichnung von Automodellen in Fotos auf Social Media automatisieren, um den Prozess zu beschleunigen und die Mitarbeiter für wertvollere Aufgaben freizustellen.
Die von synvert entwickelte Lösung, basierend auf Keras und Tensorflow, integriert sich über einen REST-Webservice in Geschäftsprozesse und erreicht eine nahezu menschliche Genauigkeit bei der Identifizierung von etwa 200 Autotypen.
Ausgangslage
Europäische Emissionsgesetze verlangen von Werbetreibenden, das Automodell in jedem auf Social Media geteilten Foto zu kennzeichnen.
Der Kunde suchte nach einer Möglichkeit, die Kennzeichnung von Automodellen zu automatisieren, wenn diese von persönlichen Konten auf das Firmenkonto für Werbezwecke kopiert werden.
Die Architektur
Das Projekt ist mit Keras und einem Tensorflow-Backend entwickelt worden.
Es wird als Notebooks auf Databricks ausgeführt, über Azure Machine Learning verwaltet und als REST-Webservice für die Integration in Geschäftsprozesse bereitgestellt.
Ein Inferenzprogramm, das auf AWS Sagemaker gehostet wird, kann mit einer Bild-URL abgefragt werden und liefert das Label und die zugehörige Wahrscheinlichkeit zurück.
synvert Vorteile
Der Kunde kann den Prozess der Kennzeichnung von Autos automatisieren, so dass der Mitarbeiter Zeit für wertvollere Aufgaben hat.
Autos können viel schneller als von einem Menschen klassifiziert werden (einige Millisekunden im Vergleich zu über einer Minute bei Menschen).
Services von synvert
synvert hat ein Deep Convolutional Neural Network trainiert, um Autotypen zu identifizieren.
Es kann etwa 200 verschiedene Autotypen mit einer nahezu menschlichen Genauigkeit (85%) identifizieren.
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