Pixelabs đạt tỷ lệ thu hồi 95% với Ultralytics YOLO - tự động hóa dựa trên

Nhiều quy trình công nghiệp, vận hành và nghiên cứu hiện nay vẫn dựa vào việc con người xem xét hình ảnh thủ công để kiểm tra quy trình hoặc phát hiện các mẫu. Khi lượng dữ liệu tăng lên, quá trình này nhanh chóng trở nên chậm, không nhất quán và khó mở rộng.

Điều này đặc biệt đúng trong các nghiên cứu như chụp ảnh võng mạc để phát hiện sớm bệnh Alzheimer, nơi việc xác định các dấu hiệu nhỏ trong hình ảnh có thể khó khăn và tốn nhiều thời gian.

Pixelabs giúp giải quyết vấn đề này với Pixelabs AI-Engine, một nền tảng trí tuệ nhân tạo trực quan được thiết kế để phân tích hình ảnh và video theo thời gian thực. Sử dụng các mô hình thị giác máy tính như mô hình YOLO của Ultralytics , nền tảng này giúp tự động hóa quy trình làm việc trực quan dễ dàng hơn, cải thiện tính nhất quán và mở rộng quy mô phân tích.

Ứng dụng thị giác máy tính để tự động hóa các quy trình làm việc thực tế.

Pixelabs phát triển các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) thị giác, cho phép các doanh nghiệp tự động hóa và cải thiện các quy trình hiện có bằng cách sử dụng công nghệ thị giác máy tính. Có trụ sở chính tại Madrid, với các văn phòng ở Barcelona và Anh, công ty tập trung vào việc xây dựng các công cụ AI thiết thực có thể áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp.

Đặc biệt, nền tảng Pixelabs AI-Engine cho phép phân tích hình ảnh và video theo thời gian thực cho các tác vụ như phát hiện đối tượng, nhận diện khuyết tật , phân tích bề mặt và nhận dạng ký tự quang học (OCR). Những khả năng này giúp người dùng xử lý dữ liệu hình ảnh hiệu quả hơn và giảm sự phụ thuộc vào việc xem xét thủ công.

Nền tảng này được thiết kế để tích hợp vào các hệ thống hiện có, giúp các tổ chức dễ dàng áp dụng thị giác máy tính mà không làm gián đoạn hoạt động. Tính linh hoạt này cho phép Pixelabs hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng và mở rộng quy mô giải pháp khi nhu cầu tăng lên.

Những thách thức trong việc tích hợp và mở rộng quy mô thị giác máy tính

Trong nhiều ngành công nghiệp, hoạt động hàng ngày vẫn phụ thuộc vào quy trình làm việc thủ công và tự động hóa hạn chế. Các nhà vận hành, kỹ sư và nhà nghiên cứu thường xem xét hình ảnh bằng tay, xác nhận kết quả và quản lý dữ liệu trên nhiều công cụ khác nhau. 

Điều này khiến các quy trình trở nên chậm hơn, khó chuẩn hóa hơn và dễ xảy ra sai sót hơn, đặc biệt khi khối lượng dữ liệu tăng lên. Ngay cả khi các tổ chức muốn ứng dụng thị giác máy tính, quá trình chuyển đổi cũng không phải lúc nào cũng suôn sẻ. 

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các hệ thống hiện có có thể đòi hỏi thay đổi quy trình làm việc đã thiết lập, cơ sở hạ tầng mới hoặc nỗ lực kỹ thuật bổ sung. Đó là lý do tại sao nhiều giải pháp khó mở rộng quy mô hoặc bảo trì theo thời gian.

Ví dụ, trong các nghiên cứu như chụp ảnh võng mạc để phát hiện sớm bệnh Alzheimer, những thách thức này trở nên phức tạp hơn. Các nhà nghiên cứu cần phải detect Các tính năng rất nhỏ, quản lý các tập dữ liệu hình ảnh lớn và đảm bảo kết quả nhất quán trong các điều kiện khác nhau.

‍

Nếu không có phương pháp hợp lý để xử lý phân tích, quản lý dữ liệu và xuất kết quả, việc mở rộng quy mô các quy trình này và duy trì kết quả đáng tin cậy sẽ trở nên khó khăn.

Tự động hóa phân tích hình ảnh võng mạc với Ultralytics YOLO mô hình

Pixelabs đã giải quyết những thách thức này bằng cách tích hợp Ultralytics YOLO tích hợp các mô hình vào Pixelabs AI-Engine. Nền tảng này đóng vai trò là cốt lõi của các giải pháp AI hình ảnh, giúp việc phân tích hình ảnh và video theo thời gian thực trên các ứng dụng khác nhau trở nên liền mạch hơn mà không làm gián đoạn quy trình làm việc hiện có.

Nó hỗ trợ nhiều tác vụ, bao gồm phát hiện vật thể và khuyết tật, phân tích bề mặt và kết cấu, quản lý màu sắc và nhận dạng ký tự quang học (OCR). Vì nó không phụ thuộc vào phần cứng và được thiết kế để tích hợp thông qua API, nên nó có thể được triển khai trên nhiều môi trường khác nhau và mở rộng quy mô.

Phương pháp này đã được áp dụng trong một sự hợp tác gần đây với nhóm nghiên cứu bệnh Alzheimer của CIBIR, nơi Pixelabs đã phát triển một hệ thống hỗ trợ phát hiện sớm bệnh Alzheimer ở ​​chuột bằng cách sử dụng hình ảnh võng mạc. Mục tiêu là xác định các dấu hiệu nhỏ, chẳng hạn như các lắng đọng amyloid beta, có thể báo hiệu giai đoạn đầu của bệnh.

Để thực hiện điều này, Pixelabs đã xây dựng một quy trình làm việc kết nối lưu trữ dữ liệu, xử lý hình ảnh và giao diện người dùng. Hình ảnh võng mạc, được chụp bằng các thiết bị chụp ảnh đáy mắt chuyên dụng của phòng thí nghiệm, trước tiên được truyền qua Giao thức truyền tệp an toàn (SFTP) và lưu trữ trong một hệ thống tập trung, giúp dễ dàng quản lý và truy cập các tập dữ liệu lớn.

Để đảm bảo kết quả nhất quán, các bước tiền xử lý sau đó được áp dụng để xử lý sự khác biệt về chất lượng hình ảnh và ánh sáng. Điều này giúp hệ thống duy trì độ chính xác trên các mẫu và điều kiện khác nhau.

Sau đó, các hình ảnh được phân tích bằng các mô hình AI thị giác, bao gồm cả các mô hình Ultralytics YOLOv8 được đào tạo tùy chỉnh. Các biến thể cỡ trung bình và lớn của YOLOv8 Chúng được sử dụng để cân bằng giữa hiệu suất và độ chính xác. 

Trong quy trình này, Ultralytics YOLO Các mô hình này được sử dụng để phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh nhằm xác định và định vị các khu vực nhỏ cần quan tâm, chẳng hạn như các lắng đọng amyloid beta, trực tiếp trong hình ảnh võng mạc.

‍

Cuối cùng, kết quả được trình bày thông qua một nền tảng trực tuyến, nơi người dùng có thể tải lên hình ảnh, lọc dữ liệu theo các thuộc tính như tuổi tác, giới tính hoặc kiểu hình, và xem các đặc điểm được phát hiện cùng với điểm số độ tin cậy. Điều này giúp việc chuyển đổi từ dữ liệu hình ảnh thô sang những thông tin chi tiết rõ ràng và hữu ích trở nên đơn giản hơn.

Tại sao chọn Ultralytics YOLO mô hình?

Dành cho Pixelabs, Ultralytics YOLO Các mô hình này hoàn toàn phù hợp, cung cấp nền tảng thực tiễn và linh hoạt để xây dựng các giải pháp thị giác máy tính có thể nhanh chóng thích ứng với các trường hợp sử dụng khác nhau. Chúng dễ huấn luyện và tinh chỉnh, cho phép nhóm làm việc nhanh hơn trong việc lặp lại quy trình và đáp ứng các yêu cầu mới mà không cần phải thiết kế lại hệ thống.

Tính linh hoạt này đã tác động trực tiếp đến tốc độ phát triển. Bằng cách tận dụng YOLO Nhờ đó, Pixelabs đã có thể đẩy nhanh chu kỳ phát triển và đưa các giải pháp vào sản xuất nhanh hơn, giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường đối với các ứng dụng mới. Đồng thời, các mô hình cũng cho ra kết quả chính xác và nhất quán hơn. 

Đạt hiệu quả thu hồi sản phẩm lên đến 95% đồng thời nâng cao năng suất.

Sự tích hợp của Ultralytics YOLO Việc tích hợp các mô hình vào Pixelabs AI-Engine đã dẫn đến những cải thiện rõ rệt về hiệu suất phân tích. Trong trường hợp nghiên cứu bệnh Alzheimer, hệ thống đạt tỷ lệ thu hồi khoảng 90%, tăng lên đến 95% khi bệnh tiến triển và các chỉ số trở nên rõ ràng hơn.

Điều này cho phép các nhà nghiên cứu detect Các đặc điểm nhỏ, chẳng hạn như các lắng đọng amyloid beta, được xác định một cách đáng tin cậy hơn trên các tập dữ liệu hình ảnh lớn. Kết quả là, quá trình phân tích trở nên nhất quán hơn, giảm thiểu sự biến động và giúp đảm bảo rằng các chỉ số quan trọng không bị bỏ sót.

Ngoài trường hợp sử dụng này, Pixelabs cũng liên tục nhận được phản hồi tích cực từ khách hàng sử dụng giải pháp của họ trong nhiều ứng dụng khác nhau. Người dùng nhấn mạnh sự cải thiện trong cách thức thực hiện các quy trình, đặc biệt là về hiệu quả và độ tin cậy. 

Tác động sẽ khác nhau tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể, phản ánh tính linh hoạt của nền tảng và khả năng thích ứng với các nhu cầu vận hành khác nhau. Nhìn chung, những cải tiến này đã giúp việc quản lý và phân tích dữ liệu trực quan trên quy mô lớn trở nên dễ dàng hơn, hỗ trợ kết quả đáng tin cậy hơn và quy trình làm việc hiệu quả hơn.

Thúc đẩy trí tuệ nhân tạo thị giác trong mọi ngành công nghiệp

Pixelabs đang tiếp tục mở rộng khả năng của nền tảng trí tuệ nhân tạo thị giác của mình trên các trường hợp sử dụng và ngành công nghiệp mới. Dựa trên công việc đã thực hiện trong các ứng dụng nghiên cứu như phát hiện bệnh Alzheimer, nhóm nghiên cứu đang tập trung vào việc tinh chỉnh các mô hình và thúc đẩy phân tích hình ảnh bằng cách sử dụng các công nghệ như... Ultralytics YOLO mô hình.

Bằng cách liên tục cải tiến công nghệ, Pixelabs hướng đến mục tiêu giúp các tổ chức tự động hóa quy trình hiệu quả hơn và ứng dụng thị giác máy tính vào nhiều quy trình làm việc thực tế hơn.

Bạn muốn tối ưu hóa quy trình làm việc của công ty mình? Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về Vision AI. Khám phá cách thức hoạt động YOLO Các mô hình đang thúc đẩy sự đổi mới trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong bán lẻ . Để trải nghiệm thực tế với... YOLO Hãy khám phá cách các tùy chọn cấp phép của chúng tôi có thể hỗ trợ dự án của bạn.