Netra Visual Intelligence: ตรวจสอบแบรนด์ของคุณด้วยสายตาทางออนไลน์

ปัญญาประดิษฐ์

Netra เป็นการเริ่มต้นพัฒนาเทคโนโลยี Image Recognition โดยอาศัยการวิจัยของ AI / Deep Learning ซึ่งจัดทำขึ้นที่ห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ของ MIT ซอฟต์แวร์ของ Netra นำโครงสร้างมาสู่ภาพที่ไม่มีโครงสร้างก่อนหน้านี้ด้วยความชัดเจนที่น่าทึ่ง ภายใน 400 มิลลิวินาที Netra สามารถติดแท็กรูปภาพที่สแกนสำหรับโลโก้แบรนด์บริบทรูปภาพและลักษณะใบหน้าของมนุษย์

ผู้บริโภคแชร์ภาพถ่าย 3.5 พันล้านภาพบนโซเชียลมีเดียทุกวัน ภายในภาพที่แชร์กันในโซเชียลมีข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับกิจกรรมความสนใจความชอบในแบรนด์ความสัมพันธ์และเหตุการณ์สำคัญในชีวิตของผู้บริโภค

ที่ Netra เราใช้ AI, คอมพิวเตอร์วิชั่นและการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อช่วยให้นักการตลาดเข้าใจสิ่งที่ผู้บริโภคแบ่งปันได้ดีขึ้น เทคโนโลยีของเราสามารถอ่านภาพในขนาดใหญ่ที่ไม่เคยทำได้มาก่อน เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้เราเริ่มต้นด้วยการสุ่มตัวอย่างรูปภาพที่พบทางออนไลน์ซึ่งมีโลโก้เฉพาะ จากนั้นเราใช้พูดโลโก้ Starbucks และปรับเปลี่ยนวิธีต่างๆในการสร้างชุดการฝึกอบรมที่จะช่วยให้เทคโนโลยีจดจำโลโก้ Starbucks ที่ผิดเพี้ยนหรือในฉากที่มีผู้คนพลุกพล่านเช่นร้านกาแฟ จากนั้นเราจะฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์โดยใช้การผสมผสานระหว่างเนื้อหาออร์แกนิกและรูปภาพที่ดัดแปลงโดยสังเคราะห์ Richard Lee ซีอีโอ Netra

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างภาพที่ซอฟต์แวร์ Netra นำเข้าจาก Tumblr แม้แคปชั่นจะไม่พูดถึง เหนือใบหน้าซอฟต์แวร์ของ Netra สามารถสแกนภาพถ่ายและตรวจจับการมีอยู่ของโลโก้ในรายการอื่น ๆ ที่น่าสนใจ ได้แก่ :

  • วัตถุฉากและกิจกรรมต่างๆเช่นการปีนเขาการประชุมสุดยอดการผจญภัยหิมะและฤดูหนาว
  • ชายผิวขาวอายุ 30-39 ปี
  • โลโก้แบรนด์ North Face มั่นใจได้ถึง 99%

การระบุภาพ Netra

Netra ให้ลูกค้าเข้าถึงแดชบอร์ดบนเว็บเพื่ออัปโหลดภาพและ / หรือวิเคราะห์ภาพทางสังคมที่มาจาก Twitter, Tumblr, Pinterest และ Instagram ซอฟต์แวร์นี้มีวางจำหน่ายทั่วไปสำหรับลูกค้าผ่านทางแดชบอร์ดบนเว็บหรือ API สำหรับ บริษัท ซอฟต์แวร์ระดับองค์กร เทคโนโลยีหลักของ Netra ยังสามารถนำไปใช้รวมถึงการสร้างดัชนีและการค้นหารูปภาพ (การจัดการสินทรัพย์ดิจิทัล) และการค้นหาด้วยภาพ

Netra Dashboard

ผู้ใช้สามารถดู การวิเคราะห์ บนแท็กรูปภาพและตอบคำถามสำคัญเช่น:

  • แบรนด์ของฉันปรากฏในภาพที่ใดและในบริบทใด
  • กลุ่มประชากรใดที่มีส่วนร่วมกับแบรนด์ของฉันในภาพ
  • กลุ่มประชากรใดที่มีส่วนร่วมกับแบรนด์คู่แข่งของฉัน
  • ผู้บริโภคที่มีส่วนร่วมกับแบรนด์ของฉันสนใจกิจกรรม / แบรนด์ใดบ้าง

ผู้ใช้สามารถกรองภาพตามระดับการมีส่วนร่วมและบริบทของรูปภาพ Netra ยังมีความสามารถในการสร้างกลุ่มเป้าหมายที่กำหนดเองตามเนื้อหาที่โพสต์ในภาพโซเชียลมีเดีย ตัวอย่างเช่น Reebok สามารถใช้ซอฟต์แวร์เพื่อกำหนดเป้าหมายผู้บริโภคที่ออกกำลังกายอย่างกระตือรือร้นโดยตั้งเป้า Crossfit ไปยังผู้บริโภคที่โพสต์รูปถ่ายของตัวเองที่มีส่วนร่วมในกิจกรรมการออกกำลังกายในช่วงสองสัปดาห์ที่ผ่านมา

เราเชื่อว่าเรามีเทคโนโลยีที่ดีที่สุดในตลาดการตรวจจับตราสินค้าและโลโก้ เรายังสร้างความแตกต่างด้วยความสามารถในการจดจำภาพเพิ่มเติม มี บริษัท อื่นเพียง บริษัท เดียวที่สามารถทำแบรนด์โลโก้วัตถุฉากและมนุษย์ได้และนั่นคือ Google ในการทดสอบแบบตัวต่อตัวเราทำได้ดีกว่าการทดสอบสองเท่า โซลูชันภาพอัจฉริยะของ Netra สามารถให้ข้อมูลที่มีค่าอย่างไม่น่าเชื่อในการเพิ่มข้อมูลผู้บริโภคที่มีอยู่ (เช่นข้อมูลโปรไฟล์คำอธิบายข้อความข้อมูลคุกกี้) ที่ผู้โฆษณาทางสังคมใช้ประโยชน์อยู่ Richard Lee ซีอีโอ Netra

การใช้งานจริง ได้แก่ การตรวจสอบแบรนด์การรับฟังทางสังคมการสนับสนุนทางสังคมการตลาดที่มีอิทธิพลการวิจัยการตลาดและการโฆษณา

ขอการเข้าถึง Netra

คุณคิดอย่างไร?

ไซต์นี้ใช้ Akismet เพื่อลดสแปม เรียนรู้วิธีการประมวลผลข้อมูลความคิดเห็นของคุณ.