在AI深度賦能各個產業(yè)細分場景的浪潮下，企業(yè)落地面臨的主要困難是什么？

場景多、人才貴、周期長、風險高。

? ? ? ?俗話也說：磨刀不誤砍柴工，好的工具讓工作效率成倍提升。因此，在這樣的大背景下，企業(yè)需要一款輕量級的工具來加速AI應用落地。這個所謂的”輕量級工具”具體應該是什么樣的呢？

? ? ? ?舉一個通俗易懂的例子：從零開始構建AI應用的算法工程師就像是用畫筆描摹世界的畫家，而使用某AI輕量級工具的初級工程師就如同是用美圖秀秀也能做出不俗效果的普通人。

? ? ? ?所以，如同美圖秀秀一樣應用輕量級的AI建模工具，可以解決企業(yè)的”多、貴、長、高”痛點。來自歐洲和清華大學的人才團隊研發(fā)的Coovally—機器視覺平臺標準版就是這樣一款”破局”工具。

任何企業(yè)都可以輕松使用Coovally！

Coovally的設計初衷就是“幫助企業(yè)低成本實現AI算法自由”!

? ? ? ?開發(fā)一個AI模型的流程中，涉及的數據預處理、特征提取、模型選擇、參數調節(jié)、訓練部署等環(huán)節(jié)都被Coovally團隊無縫整合到了后端并實現了高度的自動化，這使得用戶只要熟悉自己的業(yè)務就可以使用Coovally構建AI模型和應用，并在幾乎沒有人工干預的情況下快速完成模型的選型和工程化落地。

? ? ? ?Coovally簡潔且優(yōu)雅，她的AI能力包含：圖像分類、目標檢測、實例分割、語義分割等應用類別。當打開Coovally的首頁時，您所看到的就是完成AI建模所有需要手動操作的內容：

那么用戶利用Coovally可以實現哪些業(yè)務場景呢？

? ? ? ?火焰檢測、煙霧識別、抽煙識別、安全帽識別、行人檢測、人員闖入識別、越界檢測、攀爬識別、離崗檢測、徘徊檢測、聚眾識別、人流密度檢測、跌倒識別、防疫服識別、口罩識別、護目鏡識別、滅火器擺放、別反光衣識別、PCB板缺陷檢測、焊接缺陷識別、玻璃制品缺陷檢測、樓道雜物堆放識別、垃圾桶溢出識別、河道漂浮物識別、夜間老鼠識別、包裹移動識別、電動車進電梯識別、取物放物識別、扶梯大件行李識別、家畜檢測、鳥窩檢測、農作物病蟲害檢測、船舶闖入識別、渣土車識別、裸露土堆識別、非機動車識別、車輛違停識別、電動車頭盔識別、大貨車限行識別、積水識別、井蓋識別、路面損壞識別、重型機械車輛檢測、交通指示燈識別等超過100種常見AI應用場景。