Netra je zagon, ki razvija tehnologijo prepoznavanja slik, ki temelji na raziskavi AI / Deep Learning, izvedeni v Laboratoriju za računalništvo in umetno inteligenco MIT. Netrina programska oprema z neverjetno jasnostjo prinaša strukturo prej nestrukturiranim posnetkom. V 400 milisekundah lahko Netra optično prebrano sliko označi za logotipe blagovne znamke, kontekst slike in značilnosti človeškega obraza.
Potrošniki si na družbenih omrežjih vsak dan delijo 3.5 milijarde fotografij. Znotraj socialno skupnih posnetkov so dragoceni vpogledi v potrošnikove dejavnosti, interese, želje blagovne znamke, odnose in ključne življenjske dogodke.
V Netri z umetno inteligenco, računalniškim vidom in globokim učenjem pomagamo tržnikom, da bolje razumejo, kaj potrošniki že delijo; naša tehnologija lahko bere slike v velikem obsegu, kar prej ni bilo mogoče. Da bi to dosegli, začnemo z vzorčenjem spletnih slik, ki vsebujejo določen logotip. Nato vzamemo, recimo, logotip Starbucksa in ga spremenimo na več različnih načinov, da ustvarimo nabor treningov, ki bo tehnologiji omogočil prepoznavanje izkrivljenih logotipov Starbucksa ali v prenatrpanih prizorih, kot je kavarna. Nato vadimo računalniške modele s kombinacijo organske vsebine in sintetično spremenjenih slik. Richard Lee, izvršni direktor, Netra
Spodaj je primer slike, ki jo je programska oprema Netra zaužila iz podjetja Tumblr. Čeprav napis ne omenja Severni obraz, Netrina programska oprema lahko optično prebere fotografijo in zazna prisotnost logotipa med drugimi zanimivimi predmeti, vključno z:
- Predmeti, prizori in dejavnosti, kot so alpinizem, vrh, pustolovščina, sneg in zima
- Bel moški, star 30-39 let
- Logotip znamke North Face z 99% zaupanjem
Netra strankam ponuja dostop do spletne nadzorne plošče za nalaganje posnetkov in / ali analizo družabnih posnetkov, pridobljenih iz Twitterja, Tumblrja, Pinteresta in Instagrama. Programska oprema je kupcem na voljo prek spletne nadzorne plošče oz API za podjetja s programsko opremo za podjetja. Uporablja se lahko tudi Netrina jedrna tehnologija, vključno z indeksiranjem slik in iskanjem (upravljanje digitalnih sredstev) ter vizualnim iskanjem.
Uporabniki si lahko ogledajo analitika na slikovnih oznakah in odgovorite na ključna vprašanja, kot so:
- Kje se moja blagovna znamka prikazuje v posnetkih in v kakšnem kontekstu?
- Katere demografske kategorije vključujejo mojo blagovno znamko v posnetke?
- Katere demografske kategorije vplivajo na blagovne znamke mojih konkurentov?
- Katere dejavnosti / blagovne znamke zanimajo tudi potrošnike, ki sodelujejo z mojo blagovno znamko?
Uporabniki lahko filtrirajo posnetke glede na stopnjo angažiranosti in kontekst fotografije. Netra ima tudi možnost ustvariti občinstvo po meri na podlagi vsebine, objavljene znotraj posnetkov družabnih omrežij. Na primer, Reebok bi lahko programsko opremo uporabil za ciljanje potrošnikov, ki aktivno ciljajo na Crossfit, na potrošnike, ki so v zadnjih dveh tednih objavili svoje fotografije, ki se ukvarjajo z vadbo.
Verjamemo, da imamo na trgu blagovno znamko in znamko logotipov najboljšo tehnologijo. Ločimo se tudi z dodatnimi zmožnostmi prepoznavanja slik. Obstaja samo še eno podjetje, ki se lahko ukvarja z blagovnimi znamkami, logotipi, predmeti, prizori in ljudmi, in to je Google. V preizkusih med glavo in glavo se dvakrat bolje odrežemo od njih. Netrina rešitev za vizualno inteligenco lahko zagotovi neverjetno dragocene podatke za povečanje obstoječih potrošniških podatkov (npr. Informacije o profilu, besedilni naslovi, podatki o piškotkih), ki jih že uporabljajo socialni oglaševalci. Richard Lee, izvršni direktor, Netra
Praktične aplikacije vključujejo spremljanje blagovne znamke, socialno poslušanje, zagovorništvo v družbi, trženje vplivnežev, tržne raziskave in oglaševanje.
