چگونگی تصمیم گیری (Real Time) با پردازش تصویر

پردازش تصویر در تصمیم گیری ؛ راه کارهای مدل سازی پیش بینی معمولا با استفاده از داده ها و رخدادهای گذشته به بررسی و تخمین رویدادهای آینده می پردازند. برای مثال پیش بینی گرایش پیش فرض مشتری نیازمند در اختیار داشتن پردازش داده ای جمعیتی است.

داده های مورد استفاده برای این نوع تجزیه و تحلیل ابتدا از مسیرهای جمع آوری داده های اطاعاتی مانند فرم ها و پایگا های داده گرفته شده و سپس به صورت دسته ای وارد می شوند. در این فرآیند فرض بر این است که زمان به میزان کافی وجود دارد و زمان مساله حیاتی نیست. همچنین فرض می شود که اطلاعات مربوط به فرد یا نهادی که مورد ارزیابی قرار می گیرد از روش های معمولی مانند فرم های بانکی که توسط خود شخص ارائه می شود ، در دسترس باشد.

پردازش تصویر در شرایط وابسته به زمان شرایط چگونه است؟

این مفروضات در شرایطی درست است که زمان مساله حیاتی نباشد ولی خود این شرط دلیلی بر غیر واقعی بودن شرایط دارد. در ارزیابی های ریسک، کنترل های مرزی، عملیات پلیسی، مبارزه با پولشویی و … تمام این شرایط وابسته به زمان هستند. علاوه بر این،  داده ها همیشه از یک منبع تهیه نمی شوند برای مثال یک تروریست قطعا فرم اطلاعاتی خود را ارسال نمی کند. یا مسافران در گمرک تمام محتویات بسته های خود را ارائه نمی کنند. در حالی که حرکات، تن صدا و حتی زبان بدن همگی می توانند اطلاعات ارزشمندی را جمع آوری کنند.

پردازش تصویر و مدل های مرتبط با هوش مصنوعی (AI)  به طور قابل توجهی می توانند  داده های موجود برای ارزیابی و تصمیم گیری در زمان واقعی را افزایش دهند به شکلی که در ادامه توضیح داده می شود.

معماری در حافظه (In-memory architecture)

ابزارهایی مبتنی بر معماری در حافظه اجازه می دهند تا آموزش تصاویر سطح پایین با استفاده از روش های محتلف پیش پردازش و نمایش سلسله مراتبی به جریان تصمیم گیری در زمان واقعی کمک کنند.

منبع:

https://armansoft.ir/blog/image-and-video-processing/decision-making-with-image-decision-making-with-image-process/

سایت: https://fanpaper.ir/

اینستاگرام: https://www.instagram.com/fanpaper.ir/

تلگرام: FanPaper.ir@