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智能藥柜橫空出世,背后的AI能力不容小覷

人工智能
自動販賣機能買藥?24小時智能藥柜背后的黑科技了解一下

藥品購買,能否像自動販賣機一樣,在急需時即可在自助機柜直接下單立刻拿到?傳統(tǒng)上,我們依賴24小時營業(yè)的藥房,而24小時藥房的形式也因運營成本高,依然在很多城市覆蓋度不夠,無法為用戶提供及時的醫(yī)藥服務。

 

借新AI東風,促進智能藥柜的誕生,助力醫(yī)藥行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型

北京卓因達科技有限公司,關注到這一問題之后,從飲品自動販賣機獲取靈感,依托百度EasyDL開發(fā)智能藥柜,推動智能零售在醫(yī)藥行業(yè)中的應用。目前已經(jīng)發(fā)展為一家專業(yè)從事智能零售機、售取藥機及智慧售賣系統(tǒng)等智能控制系統(tǒng)的高科技企業(yè)。

在智能藥柜的開發(fā)過程中,卓因達觀察到,這一場景的核心問題是如何在消費者下達購買指令后,將用戶想要購買的藥品精準無誤地抓取出來。為解決這個問題,首先需要解決識別的問題,卓因達通過EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺,使用127種藥品、超過9000張圖片使用EasyDL經(jīng)典版物體檢測訓練出藥品識別模型,模型精確度達98.64%,并在500ms內(nèi)即可獲取識別結(jié)果。

解決了藥品識別的問題,下一步是實現(xiàn)精準抓取。為此卓因達將識別藥品的攝像頭部署在智能藥柜中的一個機械臂上,當完成藥品識別后,結(jié)合攝像頭精準定位藥柜中對應藥品的位置,抓取后通過窗口將藥品遞給消費者。

C:\Users\T440S\Desktop\售藥機透明圖\9672a95901d5dbdc4d7c5b7a0791235.jpg C:\Users\T440S\AppData\Local\Temp\WeChat Files\8e360faab9f6066f33692bf2cf57d5a.png

目前,無人藥柜已有多臺在社區(qū)、寫字樓間使用,更高效、便捷地服務消費者的同時,節(jié)省了傳統(tǒng)藥房的人力和房租等運維成本。

 

無需門檻,人人都能搞定AI應用

卓因達在技術(shù)方案上經(jīng)過綜合全面評估后,最終選擇使用百度EasyDL落地實現(xiàn)藥品識別,百度EasyDL是基于飛槳深度學習平臺推出的簡單易用的零門檻一站式AI開發(fā)平臺,支持智能數(shù)據(jù)服務、高精度模型開發(fā)、端云多種形式服務部署等全流程功能。目前已經(jīng)支持定制開發(fā)圖像分類、物體檢測、圖像分割、語音識別自訓練、文本分類、表格數(shù)據(jù)預測、情感傾向分析等多類模型。EasyDL通過其靈活易用與簡單高效的特性,不斷幫助各行業(yè)企業(yè)將AI與具體場景相結(jié)合,通過科技實現(xiàn)業(yè)務的降本增效。

在AI加速落地的今天,不僅是卓因達,我們能夠在各行各業(yè)看到EasyDL應用的身影。

在零售行業(yè),融訊偉業(yè)使用多種常見水果蔬菜圖片數(shù)據(jù),通過EasyDL訓練出精度高達97%的果蔬識別模型,通過SDK部署在已有電子秤設備上,結(jié)合攝像頭實時拍照,實現(xiàn)了線下果蔬店的智能識別結(jié)算,僅需2-3秒即可完成智能收銀,相較傳統(tǒng)人工收銀,效率整體提升15-20倍。

在工業(yè)生產(chǎn)流水線上,由于常規(guī)箱包生產(chǎn)出廠前,為避免安全隱患,都需要人工通過X光檢查其中是否有遺漏的剪刀、針等生產(chǎn)用品,青島愛包花飾將1000余張含有針、剪刀等異物的X光圖像、100余張含有金屬部件的商品X光圖像使用EasyDL訓練出可以在生產(chǎn)線上使用的“箱包異物識別模型”和“箱包金屬部件識別模型”,實現(xiàn)箱包生產(chǎn)線出廠前檢針工作的智能化。

在安全生產(chǎn)領域,由于地下軌道建設和維修工作,需要工人進入地鐵的封閉軌行區(qū)進行操作,每次作業(yè)前需要準備好必要的工具,工作前后都需要人工清點,避免有工具遺漏在地下封閉區(qū)域。長沙地鐵將基于EasyDL訓練的常用工具識別模型部署在工人的安全帽上,打造可拆裝式“智能維修頭盔”,支持自動拍照并識別常用工具名稱和數(shù)量,及時查看是否遺漏。

此外,在智慧政務、互聯(lián)網(wǎng)、交通物流、文化教育等多個領域,EasyDL都能通過其靈活、可定制的特性,幫助企業(yè)在各種各樣個性化的場景中低成本、高效地應用AI。

 

助力企業(yè)AI轉(zhuǎn)型,EasyDL多城市巡回課程助你快速落地

在AI大規(guī)模落地的浪潮下,企業(yè)如何做到技術(shù)與場景結(jié)合,高效用AI

技術(shù)背景薄弱,能否快速理解視覺模型背后的核心技術(shù)點?

模型精度難以提升,有沒有關鍵效果提升技巧尚未掌握?

業(yè)務應用難,端側(cè)模型的技術(shù)原理與部署如何操作?

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責任編輯:張燕妮 來源: 51CTO
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