Компания Pixelabs стремилась автоматизировать визуальные рабочие процессы, которые до сих пор зависят от ручной проверки. Такие процессы отнимают много времени, дают нестабильные результаты и трудно масштабируются, особенно в таких областях, как визуализация сетчатки для ранней диагностики болезни Альцгеймера.
Благодаря интеграцииYOLO Ultralytics YOLO в AI-Engine компании Pixelabs удалось автоматизировать визуальные рабочие процессы. Например, при визуализации сетчатки для раннего выявления болезни Альцгеймера это позволило повысить стабильность выявления признаков заболевания, при этом показатель чувствительности достиг 95 %.
Сегодня многие производственные, операционные и исследовательские рабочие процессы по-прежнему полагаются на ручной анализ изображений, который проводится людьми с целью проверки процессов или выявления закономерностей. По мере роста объёма данных такой подход быстро становится медленным, нестабильным и трудно масштабируемым.
Это особенно актуально в таких областях исследований, как визуализация сетчатки для ранней диагностики болезни Альцгеймера, где выявление мелких признаков на изображениях может быть сложной и трудоемкой задачей.
Pixelabs помогает решить эту проблему с помощью Pixelabs AI-Engine — платформы визуального искусственного интеллекта, предназначенной для анализа изображений и видео в режиме реального времени. Используя модели компьютерного зрения, такие как YOLO Ultralytics YOLO , платформа упрощает автоматизацию визуальных рабочих процессов, повышает их согласованность и обеспечивает масштабируемость анализа.
Pixelabs разрабатывает решения в области визуального искусственного интеллекта, которые позволяют компаниям автоматизировать и оптимизировать существующие процессы с помощью компьютерного зрения. Компания, головной офис которой находится в Мадриде, а филиалы — в Барселоне и Великобритании, специализируется на создании практичных инструментов искусственного интеллекта, которые можно применять в различных отраслях.
В частности, платформа Pixelabs AI-Engine обеспечивает анализ изображений и видео в режиме реального времени для решения таких задач, как обнаружение объектов, выявление дефектов, анализ поверхности и оптическое распознавание символов (OCR). Эти возможности позволяют пользователям более эффективно обрабатывать визуальные данные и сократить зависимость от ручной проверки.
Платформа разработана с учетом интеграции в существующие системы, что позволяет организациям внедрять технологии компьютерного зрения без нарушения рабочего процесса. Такая гибкость позволяет Pixelabs поддерживать широкий спектр сценариев использования и масштабировать решения по мере роста требований.
Во многих отраслях повседневная работа по-прежнему основана на ручных рабочих процессах и ограниченной автоматизации. Операторы, инженеры и исследователи часто вручную просматривают изображения, проверяют результаты и управляют данными с помощью нескольких различных инструментов.
В результате процессы замедляются, их становится сложнее стандартизировать, и они становятся более подверженными несоответствиям, особенно по мере увеличения объёмов данных. Даже когда организации стремятся внедрить технологии компьютерного зрения, этот переход не всегда проходит гладко.
Внедрение искусственного интеллекта в существующие системы может потребовать изменения устоявшихся рабочих процессов, создания новой инфраструктуры или дополнительных инженерных затрат. Именно поэтому многие решения со временем становится сложно масштабировать или поддерживать.
Например, в научно-исследовательских условиях, таких как визуализация сетчатки для ранней диагностики болезни Альцгеймера, эти задачи становятся ещё более сложными. Исследователям необходимо detect мелкие детали, обрабатывать большие массивы изображений и обеспечивать стабильность результатов при различных условиях.
Без оптимизированного подхода к анализу, управлению данными и получению результатов становится сложно масштабировать эти рабочие процессы и обеспечивать достоверность результатов.
Компания Pixelabs решила эти задачи, интегрировавYOLO Ultralytics в свой AI-Engine. Эта платформа является ядром решений компании в области визуального искусственного интеллекта, что позволяет более плавно осуществлять анализ изображений и видео в режиме реального времени в различных приложениях без нарушения существующих рабочих процессов.
Он поддерживает широкий спектр задач, включая обнаружение объектов и дефектов, анализ поверхности и текстуры, управление цветом и распознавание текста (OCR). Поскольку он не зависит от аппаратного обеспечения и разработан для интеграции через API, его можно внедрять в различных средах и масштабировать.
Этот подход был применен в рамках недавнего совместного проекта с исследовательской группой CIBIR, занимающейся изучением болезни Альцгеймера, в ходе которого компания Pixelabs разработала систему для раннего выявления болезни Альцгеймера у мышей с помощью визуализации сетчатки. Цель заключалась в выявлении мелких признаков, таких как отложения бета-амилоида, которые могут свидетельствовать о ранних стадиях заболевания.
Для этого компания Pixelabs разработала рабочий процесс, объединяющий хранение данных, обработку изображений и пользовательский интерфейс. Изображения сетчатки, полученные с помощью специальных лабораторных устройств для визуализации глазного дна, сначала передаются по протоколу безопасной передачи файлов (SFTP) и сохраняются в централизованной системе, что упрощает управление большими массивами данных и доступ к ним.
Для обеспечения стабильных результатов затем выполняются этапы предварительной обработки, позволяющие учесть различия в качестве изображений и освещении. Это помогает системе сохранять точность при работе с различными образцами и в разных условиях.
Затем изображения анализируются с помощью моделей искусственного интеллекта для машинного зрения, в том числе специально обученных Ultralytics YOLOv8 . Для обеспечения баланса между производительностью и точностью YOLOv8 средние и большие варианты YOLOv8 .
В рамках этого рабочего процессаYOLO Ultralytics YOLO используются для обнаружения объектов и классификации изображений с целью выявления и локализации небольших областей интереса, таких как отложения бета-амилоида, непосредственно на изображениях сетчатки.
В заключение, результаты представлены на веб-платформе, где пользователи могут загружать изображения, фильтровать данные по таким параметрам, как возраст, пол или фенотип, а также просматривать выявленные признаки вместе с показателями достоверности. Это упрощает переход от исходных изображений к четким и применимым на практике выводам.
Для PixelabsYOLO Ultralytics YOLO оказались идеальным решением, обеспечив практичную и гибкую основу для создания решений в области компьютерного зрения, которые можно быстро адаптировать к различным сценариям использования. Их легко обучать и дорабатывать, что позволяет команде быстрее проводить итерации и реагировать на новые требования без необходимости перепроектирования системы.
Эта гибкость напрямую повлияла на скорость разработки. Благодаря использованию YOLO компания Pixelabs смогла сократить циклы разработки и быстрее внедрять решения в производственную среду, сократив время вывода новых приложений на рынок. При этом модели обеспечивали более точные и стабильные результаты.
ИнтеграцияYOLO Ultralytics YOLO в AI-Engine от Pixelabs привела к заметному повышению эффективности анализа. В рамках исследования болезни Альцгеймера система продемонстрировала показатель отклика около 90 %, который повышался до 95 % по мере прогрессирования заболевания и усиления проявлений симптомов.
Это позволило исследователям более достоверно detect детали, такие как отложения бета-амилоида, при работе с большими массивами изображений. В результате анализ стал более последовательным, что снизило вариативность результатов и помогло избежать пропуска важных показателей.
Помимо этого конкретного случая применения, компания Pixelabs также получает неизменно положительные отзывы от клиентов, использующих её решения в различных сферах. Пользователи отмечают улучшение процессов, в частности в плане эффективности и надёжности.
Эффективность зависит от конкретного сценария использования, что свидетельствует о гибкости платформы и её способности адаптироваться к различным операционным потребностям. В целом эти усовершенствования упростили управление визуальными данными и их анализ в больших объёмах, что способствует получению более достоверных результатов и повышению эффективности рабочих процессов.
Компания Pixelabs продолжает расширять возможности своей платформы визуального искусственного интеллекта, внедряя её в новые сферы применения и отрасли. Опираясь на результаты исследований в таких областях, как диагностика болезни Альцгеймера, команда сосредоточена на усовершенствовании своих моделей и развитии технологий визуального анализа с использованием таких решений, какYOLO Ultralytics .
Постоянно совершенствуя свои технологии, компания Pixelabs стремится помочь организациям более эффективно автоматизировать процессы и применять технологии компьютерного зрения в более широком спектре реальных рабочих процессов.
Хотите оптимизировать рабочие процессы в вашей компании? Посетите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о Vision AI. Узнайте, как YOLO способствуют инновациям в таких областях, как искусственный интеллект в здравоохранении и компьютерное зрение в розничной торговле. Чтобы начать работу с YOLO, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, которые помогут в реализации вашего проекта.
Модели Ultralytics YOLO - это архитектуры компьютерного зрения, разработанные для анализа визуальных данных, полученных из изображений и видео. Эти модели можно обучать для решения таких задач, как обнаружение объектов, классификация, оценка позы, отслеживание и сегментация объектовUltralytics МоделиUltralytics YOLO включают:
Ultralytics YOLO11 - это последняя версия наших моделей компьютерного зрения. Как и предыдущие версии, она поддерживает все задачи компьютерного зрения, за которые сообщество Vision AI полюбило YOLOv8. Однако новая YOLO11 отличается большей производительностью и точностью, что делает ее мощным инструментом и идеальным союзником для решения реальных задач в промышленности.
Модель, которую вы решите использовать, зависит от конкретных требований вашего проекта. Важно учитывать такие факторы, как производительность, точность и потребности развертывания. Вот краткий обзор:
Репозитории Ultralytics YOLO , такие как YOLOv5 и YOLO11, по умолчанию распространяются по лицензии AGPL-3.0 . Эта лицензия, одобренная OSI, предназначена для студентов, исследователей и энтузиастов, поощряет открытое сотрудничество и требует, чтобы любое программное обеспечение, использующее компоненты AGPL-3.0 , также было открыто. Хотя она обеспечивает прозрачность и способствует инновациям, она может не соответствовать коммерческим сценариям использования.
Если ваш проект предполагает внедрение программного обеспечения Ultralytics и моделей искусственного интеллекта в коммерческие продукты или услуги, и вы хотите обойти требования AGPL-3.0 к открытому исходному коду, корпоративная лицензия - идеальный вариант.
Преимущества корпоративной лицензии:
Чтобы обеспечить беспрепятственную интеграцию и избежать ограничений AGPL-3.0 , запросите лицензию Ultralytics Enterprise License, используя приведенную форму. Наши сотрудники помогут вам подобрать лицензию в соответствии с вашими конкретными потребностями.
Начните свой путь в будущее машинного обучения
