Технологии компьютерного зрения используются предприятиями для решения реальных бизнес-задач. Интеграция компьютерного зрения с технологиями приема данных помогает добиться того же. Такие секторы, как розничная торговля, финансовые услуги, страхование, автомобилестроение, СМИ и здравоохранение, развернули компьютерное зрение и машинное обучение для решения своих бизнес-задач.

Сценарии использования в разных отраслях интригуют. Например, страховые компании использовали компьютерное зрение для анализа спутниковых изображений автомобилей и уровней в резервуарах с маслом, чтобы прогнозировать продажи автомобилей в торговых центрах и производство нефти, соответственно. Автомобильная промышленность использует компьютерное зрение и машинное обучение для своих последних моделей с автоматическими функциями, такими как обнаружение полосы движения, обнаружение дорожных знаков и анализ сцены для установки ограничений скорости.

Преодолеть беспорядок в СМИ и найти свое собственное место - большая проблема для большинства брендов. Но с машинным обучением в области компьютерного зрения бренды могут позиционировать себя вокруг релевантного контента. Компании начали разрешать пользователям использовать изображения для поиска предметов. Это не что иное, как все выше и выше для компьютерного зрения и машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Вы когда-нибудь задумывались о «Рекомендованных фильмах» или «Телешоу, которые, как мы думаем, вам понравятся», просматривая фильмы и телешоу на Netflix и Prime video? Вы когда-нибудь задумывались о том, как LinkedIn и Facebook в конечном итоге находят людей, которых вы, возможно, знаете? Как все это происходит? Короткий ответ - машинное обучение.

Машинное обучение существует уже давно, и исследователи упорно работают над развитием этой технологии. Обработка больших данных позволила сделать алгоритмы машинного обучения точными и действительно работающими. Вместо того, чтобы люди экстенсивно программировали машины, машины теперь могут учиться самостоятельно, имея в наличии огромные объемы данных. Очевидно, было бы жутко, если бы они все делали самостоятельно, есть модели машинного обучения, которые помогают машинам тренироваться.

Формально машинное обучение - это отрасль искусственного интеллекта и информатики, которая использует данные и алгоритмы для изучения того, как это делают люди, и для постепенного повышения точности.

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, в которой используются камеры, вычисления от края до облака и программное обеспечение, чтобы помочь компьютерным системам «видеть» объекты. Благодаря использованию больших данных и алгоритмов машинного обучения системы компьютерного зрения могут распознавать изображения объектов и людей. Это дает им возможность проводить демографический анализ аудитории, проверки продуктов и многое другое.

Взаимосвязь машинного обучения и компьютерного зрения

Приведенная выше диаграмма дает нам представление о том, как связаны компьютерное зрение и машинное обучение. Искусственный интеллект - важная область информатики, которая пытается решать человеческие проблемы, требующие человеческого интеллекта, с помощью компьютеров. Машинное обучение, по большей части, представляет собой разновидность искусственного интеллекта. Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения. Компьютерное зрение - это подмножество машинного обучения и искусственного интеллекта, поскольку оно основывается на алгоритмах этих областей, но также имеет некоторые свои собственные алгоритмы и методы.

Машинное обучение поддерживает такие функции компьютерного зрения, как распознавание и отслеживание. Машинное обучение обеспечивает получение, обработку изображений и фокусировку на объектах, а компьютерное зрение использует это. Однако компьютерное зрение - это больше, чем просто прикладное машинное обучение. Он включает в себя моделирование 3D-сцены, структуру из движения, оценку движения, стереосоответствие и т. Д., Которые не включают машинное обучение в качестве основного элемента. Машинное обучение играет важную роль на этапе устного и устного перевода.

Проблемы компьютерного зрения

Хотя видеть вещи естественно для людей, для машин это не так. Саймон Дж. Д. Принс в своей книге Компьютерное зрение: модели, обучение и выводы указывает, что заставить компьютеры видеть - сложная задача. Несмотря на четыре десятилетия самоотверженной работы исследователей, им пока не удалось создать универсальную машину для наблюдения.

Одна из основных причин, по которой трудно воспроизвести человеческое зрение в машине, заключается в том, что мы еще не совсем понимаем, как работает человеческое зрение. Человеческое зрение состоит из биологического восприятия вещей глазами и их интерпретации нейронными сетями мозга. Ричард Селиски в своей книге Компьютерное зрение: алгоритмы и приложения говорит, что перцептивные психологи добились больших успехов в понимании того, как работает зрительная система, но что полное решение этой загадки остается неуловимым.

Еще одна проблема - это сам визуальный мир вокруг нас. Сложность того, как, где, в каких условиях освещения и с какой точки зрения что-то рассматривается, еще более затрудняет воспроизведение человеческого зрения в машинах.

Там, где проблемы можно легко определить, хорошо работает компьютерное зрение. Но для сложных проблем, таких как зрительное восприятие человека, компьютерное зрение все еще играет в догонялки.

10 основных задач и сценариев использования, которые решает компьютерное зрение с помощью машинного обучения

Развитие технологий повлияло на то, как выполняется работа, а также увеличило возможность выполнения ранее отменяемых задач. Некоторые сложные задачи теперь можно решать с помощью компьютерного зрения.

Ниже мы видим несколько таких примеров:

  1. Оптическое распознавание символов (OCR). Чтение и распознавание текста и штрих-кодов - громоздкая, но важная повседневная задача. Вот почему отрасли сейчас используют системы компьютерного зрения и промышленную автоматизацию. Экономия для бизнеса может быть увеличена за счет внедрения технологии оптического распознавания текста. Эта технология помогает читать и понимать данные в изображениях в реальном времени. Эти изображения обычно берутся как отсканированные снимки экрана или документы.
  2. Осмотр машины: Выявление дефектов, дефектов, загрязнений и других нарушений при производстве важно, но очень сложно для ручных инспекторов. Системы машинного зрения 3D с несколькими лазерными датчиками перемещения и камерами могут помочь решить эту проблему. Эти камеры устанавливаются в разных местах и ​​под разными углами, чтобы обеспечить правильную ориентацию машины.
  3. Автоматизация отслеживания розничной торговли. В отрасли розничной торговли уже используется компьютерное зрение для таких задач, как отслеживание клиентов, подсчет людей, обнаружение краж, аналитика времени ожидания, социальное дистанцирование, аналитика производительности и т. д. Тем не менее, одна из самых сложных задач в розничной торговле - не допустить, чтобы корзина для покупок была брошена из-за длинных очередей на выезд. Чтобы решить эту проблему, розничная торговля инвестирует в автономные кассовые системы. Некоторые из способов реализации этой технологии - это сканирование и отправка, щелчок и сбор, мобильные кассы и т. Д.
  4. Построение 3D-модели (фотограмметрия). Фотограмметрия связана с геометрической точностью. Фотограмметрия применяется для создания топографических карт и фотограмметрии с близкого расстояния для архитектуры, антропометрии, промышленной метрологии и археологических изысканий. Пересечение компьютерного зрения и фотограмметрии лежит в приложениях центральной проекционной камеры, таких как калибровка камеры, определение позы, проекция модели и построение модели.
  5. Медицинская визуализация. Анализ изображений на основе глубокого обучения позволяет легко обнаруживать биологические аномалии с помощью радиологических рентгеновских лучей, ультразвука и ЯМР. Системы компьютерного зрения на основе глубокого обучения гибки, как люди, и надежны и быстры, как робот. Все изображения, которые отличаются от нормальной физиологии, помечаются для диагностики экспертом-радиологом.
  6. Автомобильная безопасность. Существуют системы предотвращения столкновений, также называемые расширенными системами помощи водителю (ADAS), которые помогают обеспечить безопасность автомобилей и пассажиров. Глубокие нейронные сети помогают в глубоком обучении, которое помогает этим системам.
  7. Match Move: TRON (1982) был первым фильмом, в котором живое действие было сопоставлено с компьютерными изображениями (CGI) в течение длительного периода времени, составляющего около 20 минут. Слияние компьютерной графики с живыми актерами в фильмах не новость, но в последние годы она приобрела большую популярность. Фактически, сейчас большое количество фильмов включают компьютерную графику с живым действием. Создатели фильмов теперь могут создавать полноценный мир трехмерной графики, который повышает общую привлекательность фильмов для аудитории.
  8. Захват движения (MoCap): MoCap - это метод компьютерного зрения, который помогает оценить положение и ориентацию транспортного средства с помощью внешнего механизма позиционирования. В системах Mocap в основном используются инфракрасные камеры, но также используются лидарные и сверхширокополосные камеры.
  9. Наблюдение. Наблюдение - важное применение моделей компьютерного зрения. Камеры наблюдения широко используются в общественных местах, включая торговые центры, магазины, дороги и переулки, для обнаружения и предотвращения подозрительных действий, таких как кражи, грабежи, физические нападения и злоупотребления любого рода.
  10. Распознавание отпечатков пальцев и биометрия. Еще одно важное применение алгоритмов компьютерного зрения - это биометрия и распознавание отпечатков пальцев. Биометрические данные, включая распознавание отпечатков пальцев, радужной оболочки глаза и лица, помогают повысить безопасность за счет личной идентификации и аутентификации.

Что могут приложения компьютерного зрения делать с изображениями / фотографическими данными?

Большое количество приложений компьютерного зрения пытается распознавать объекты на изображениях с помощью алгоритмов распознавания изображений. В разработке алгоритмов помогают следующие задачи:

  • Классификация объектов. Какие категории объектов изображены на этой фотографии? Сначала в компьютер загружаются уже размеченные изображения, которые становятся обучающим набором изображений. Затем алгоритмы компьютерного зрения помогают маркировать любые новые изображения как можно ближе к обучающему набору меток.
  • Идентификация объекта. Какой тип данного объекта изображен на этой фотографии? Посредством глубокого обучения нейронной сети вычисляется вероятность того, что изображение принадлежит конкретному объекту.

  • Проверка объекта. Классификация изображений также используется для проверки того, присутствует ли объект на фотографии. Чтобы найти то же самое, можно использовать подход с ограниченным прямоугольником с координатами x и y или несколькими классами в одном изображении.
  • Обнаружение объектов: где объекты на фотографии? После того, как различные объекты были идентифицированы и помечены, можно определить их положение на изображении или различных изображениях. Также возможно обнаружить конкретный объект, в котором присутствует несколько классов объектов.
  • Обнаружение ориентира объекта. Каковы ключевые точки объекта на фотографии? В приложениях компьютерного зрения глубокие нейронные сети часто распознают некоторые ключевые точки интереса на изображении. Они называются ориентирами, и вместо ограничивающей рамки используются координаты этих точек.
  • Сегментация объекта. Какие пиксели принадлежат объекту на изображении? Под сегментацией объекта или изображения понимается разделение изображения на разные сегменты, и каждое значение пикселя относится к определенному классу .
  • Распознавание объектов. Какие объекты изображены на этой фотографии и где они? Распознавание объектов - важный метод компьютерного зрения, помогающий идентифицировать объекты на изображении или видео. Для этого он использует алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения.

Приложения компьютерного зрения с использованием машинного обучения

Компьютерное зрение и машинное обучение часто используются в качестве дополнения, поскольку они создают сильные, быстрые и точные системы. Некоторые из моделей машинного обучения, используемых в приложениях компьютерного зрения, - это нейронные сети (NN), машина опорных векторов (SVM) и вероятностная графическая модель. Давайте посмотрим на некоторые приложения компьютерного зрения, использующие модели машинного обучения:

Обработка изображений AI

Обработка изображения - это процесс, используемый либо для идентификации информации из данного изображения, либо для преобразования качества изображения или данных. Благодаря сложным моделям машинного обучения и алгоритмам компьютерного зрения обработка изображений теперь может выполняться быстрее и с большими наборами данных. Услуги по обработке изображений используются в таких областях, как исследования в области наук о жизни, радиология, судебная экспертиза, сельское хозяйство, розничная торговля, производство и сборка, корпоративные ресурсы, программное обеспечение для планирования, операции и логистика, а также наблюдение и мониторинг.

ИИ для наблюдения с дронов

Еще одно важное приложение компьютерного зрения - это программное обеспечение для наблюдения за дронами на основе искусственного интеллекта. Модели машинного обучения используются для создания надежного и мощного программного обеспечения, которое можно использовать для аэрофотосъемки, моделирования, аналитики и т. Д. Высококачественные изображения с камер дронов могут помочь в таких областях, как управление животноводством, картографирование местности и умное земледелие.

AI для аннотации изображений

Программное обеспечение для аннотации изображений использует алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения для визуализации, обработки, анализа и сегментации объектов в изображениях и видео. После этого пользователь может быстро и точно комментировать большое количество изображений. Аннотации к изображениям используются для обозначения местности, трехмерных кубоидов, ограничивающих рамок, аннотаций многоугольников и семантической сегментации.

AI для сегментации изображений

Сегментация изображения - это процесс, при котором изображение разделяется на несколько частей пикселей. Эти пиксели называются объектами изображения и могут уменьшить сложность изображения, тем самым облегчая анализ изображения. Этот метод уже используется для решения сложных задач в футуристических приложениях, таких как дроны, роботы и автономные транспортные средства.

Наши решения машинного обучения, использующие технологии компьютерного зрения

Обнаружение повреждений транспортного средства с помощью ИИ

Система на основе ИИ включает в себя набор алгоритмов машинного обучения и API на основе компьютерного зрения. Эти алгоритмы идентифицируют кузов автомобиля и анализируют его повреждения на основе предварительно обученных моделей глубокого обучения. Быстрые конвейеры аналитики и машинного обучения позволяют получать результаты за секунды.

Этот вариант использования помог одному из наших ведущих клиентов в банковском и финансовом секторе автоматизировать обработку страховых возмещений. Истец может поделиться изображениями поврежденного автомобиля со страховой службой, и изображения будут прогоняться через предварительно обученную модель для обнаружения повреждений.

Это обнаружение повреждений с помощью решения AI позволило инспекторам ускорить обработку претензий без посещения места проверки.

Обнаружение видов с помощью ИИ

Используя технологии компьютерного зрения и геопространственной аналитики, наши решения «AI for Good» стимулируют усилия по сохранению за счет обнаружения видов.

В сотрудничестве с Microsoft AI for Earth, Gramener разработал решение AI для обнаружения видов. С помощью обработки изображений с помощью фотоловушек полученные изображения можно разделить на различные типы флоры и фауны.

С помощью этого API, созданного Gramener и Microsoft AI для Земли, можно идентифицировать и классифицировать более 5000 видов растений и животных. Используя серверную часть AI for Earth API, исследователи, работающие в области экологических наук и устойчивого развития, могут быстро создавать API и веб-приложения на основе машинного обучения.

Классификация и мониторинг рыб с помощью ИИ

Идентификация и классификация любых живых видов вручную на основе видео требует больших ресурсов, а также времени и денег. Чтобы решить аналогичную проблему для фонда Nisqually River Foundation в Вашингтоне, мы разработали для них автоматизированное технологическое решение под названием «Веб-приложение для обнаружения лосося».

Это было достигнуто путем обучения моделей искусственного интеллекта глубокого обучения рисованию прямоугольников вокруг каждой рыбы, пересекающей поле зрения камеры. Одно веб-приложение управляло всем рабочим процессом от ввода до обнаружения и классификации. В рамках автоматизированного решения ИИ для применения новейших алгоритмов глубокого обучения использовался стек платформ Microsoft Azure и Cognitive Services.

Автоматический подсчет клеток с ИИ

Это утомительная задача для ученого, который предпочел бы сосредоточиться на важной исследовательской работе, чем сидеть целыми днями, вручную определяя формы в клеточной структуре. С помощью решения Gramener Deep Learning мы сократили количество рабочих дней до секунд и повысили точность.

Аналитика эмоций с ИИ

Эмоциональное состояние человека можно измерить с помощью программы эмоциональная аналитика (EA). Он собирает информацию о том, как они выражаются вербально и невербально. Этот анализ, также называемый аналитикой эмоций, дает представление о том, как покупатель думает о продукте, как он ему преподносится или как он взаимодействует с представителем службы поддержки клиентов.

Есть несколько технологий, которые стали возможными благодаря автоматическому анализу данных, например сверточная нейронная сеть (CNN) и машинное обучение (ML). С другой стороны, автоматизированный анализ эмоций привел к появлению новой технологии, которая берет свое начало в автоматизированном анализе данных.

Об Emotion Analytics пойдет речь в ближайшее время. Искусственный интеллект также был горячей темой в 1990-х годах.

Сам по себе феноменальный прогресс ИИ с тех пор - захватывающая история. Искусственный интеллект позволяет роботам выполнять ручные операции с невообразимой скоростью и точностью благодаря технологии искусственного интеллекта. Назовем несколько: распознавание и подсчет людей, животных и предметов в толпе; переводные языки; прогнозирование исходов футбольных матчей и игр НБА; создание мемов, и доступно множество других примеров.

Аварийное восстановление с ИИ

Наша команда в Gramener в сотрудничестве с SEEDS India и Microsoft разработала платформу для генерации гиперлокальной информации о рисках для раннего предупреждения о надвигающихся бедствиях с использованием модели спутникового изображения на основе искусственного интеллекта.

Требования к компонентам компьютерного зрения и машинного зрения

Эволюция машин дошла до того, что с помощью алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения можно хранить, анализировать и понимать большие объемы данных. Визуальный контент вычисляется с использованием основных строительных блоков классификации объектов, в которой изображения классифицируются как принадлежащие к одной из обучающих категорий, и идентификации объекта, в которой изображения, наконец, помечаются как конкретный объект, такой как собака и кошка. можно пометить два объекта на одном изображении.

Для тех, кто сравнивает компьютерное зрение с машинным зрением, машинное зрение - это подмножество компьютерного зрения, поскольку оно относится к использованию компьютерного зрения в промышленных средах. Компьютерное зрение - это процесс автоматического захвата и обработки изображений для получения значимых результатов. Компьютерное зрение и машинное зрение частично пересекаются с точки зрения компонентов и требований:

  • Устройство обработки изображений. Объектив камеры или датчик изображения необходимы для получения изображений для построения алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения.
  • Плата захвата изображений. Для некоторых фотоаппаратов может потребоваться захват изображения, хотя для современных цифровых фотоаппаратов он может не требоваться.
  • Освещение. Важно иметь правильное освещение для нескольких приложений, использующих компьютерное зрение и машинное обучение. При отсутствии правильного освещения изображения и данные, извлеченные из них, могут быть искажены.
  • Программное обеспечение для обработки. И компьютерное зрение, и машинное обучение нуждаются в программном обеспечении для обработки изображений для создания алгоритмов.

Заключение

Компьютерное зрение и машинное обучение играют важную и растущую роль в нынешних и будущих отраслях. Эти технологии используются для различных целей. Исследование 2019 года показало, что 59% маркетинговых агентств использовали компьютерное зрение для выявления небезопасного контента бренда. Например, если рядом со статьей о свином гриппе будет размещено объявление компании-поставщика мяса, это не сулит ничего хорошего бренду. Технологии компьютерного зрения и машинного обучения можно масштабировать для достижения оптимальных результатов, и в будущем все больше (возможно, все) компании будут использовать эти технологии в своей повседневной и инновационной работе.