计算机视觉如何支持商业应用中的数据分析？

计算机视觉（CV）能够自动分析图像和视频等视觉数据，释放以前被困在非结构化格式中的见解。这将视觉输入转换为结构化、可量化的数据，用于商业智能。主要应用包括制造业中的自动化质量检测、零售中通过视频源进行的客户行为分析，以及使用图像识别的高效文档处理。计算机视觉显著扩大了可分析数据的范围。 其核心原理是算法从像素中提取特征和模式。目标检测、分类和光学字符识别（OCR）等技术将视觉信息转换为可用的标签、计数或文本数据。实时处理能力允许立即采取行动，例如缺陷识别。计算机视觉与分析平台集成，通过丰富的视觉上下文增强传统数据分析，并实现大规模、无偏见的视觉数据解释。 企业通过定义特定目标（例如监控货架库存）、收集相关图像/视频数据、选择或开发适当的模型（通常利用预训练的人工智能）、处理数据以提取关键指标，以及将见解集成到仪表板或运营系统中来实施计算机视觉进行数据分析。这自动化了繁琐的任务，提供了大规模的客观测量，并揭示了行为或运营模式，从而提高了库存管理、安全监控和客户参与等领域的效率。