Рынок компьютерного зрения произвел 9,45 млрд долларов США в 2020 году. Ожидается, что эта сумма вырастет на 41,11 млрд долларов США в период с 2021 по 2030 год при совокупном годовом темпе роста (CAGR) 16,0%.

С момента его создания в середине 20-го века достижения в области технологий, более быстрая обработка и лучшие алгоритмы значительно изменили компьютерное зрение.

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая дает машинам возможность воспринимать, распознавать и описывать объекты в их окружении. Компьютерное зрение, которое работает как глаза для компьютеров, является важным инструментом для многих сложных операций ИИ. Сбор данных в режиме реального времени, прогнозная аналитика, повышенная безопасность и усовершенствование процессов — вот лишь некоторые из них. Все они позволяют компаниям повысить операционную эффективность и значительно увеличить доходы.

Почему важно компьютерное зрение?

Один из подходов к пониманию значения компьютерного зрения состоит в том, чтобы подумать о преимуществах, которые человеческое зрение предлагает обществу. С помощью нашего зрения мы способны распознавать объекты, выполнять задания, анализировать проблемы, выбирать наилучший образ действий в конкретных ситуациях и многое другое. Точно так же компьютерное зрение продвигает технологии.

Инновации в области искусственного интеллекта привели к удивительным достижениям в визуальных системах. Сегодня можно научить платформу компьютерного зрения выполнять определенные действия очень точно и эффективно — даже лучше, чем человек.

Достижения в области нейронных сетей позволяют системам компьютерного зрения обучаться так же, как люди, во многом так же, как мозг позволяет человеческому зрению. Это означает, что они могут получить ценную информацию из цифровых фотографий и использовать эту информацию для информирования решений, основанных на данных, которые улучшают эффективность бизнеса.

Как работает компьютерное зрение?

Люди как вид обладают самыми развитыми неврологическими системами на планете, во многом благодаря нашей способности к критической мысленной обработке информации. С помощью наших пяти чувств, включая зрение, мы можем обрабатывать информацию из окружающей среды, чтобы обнаруживать закономерности и решать проблемы. Этот навык помог обществу значительно продвинуться вперед, и тот же принцип применим и к компьютерному зрению.

Нейробиологи предоставили ученым-компьютерщикам рекомендации о том, как имитировать человеческое зрение в системах компьютерного зрения. Ученые-компьютерщики могут улучшить зрение компьютеров, изучая, как функционирует человеческое обучение.

Компьютерное зрение 101

Когда люди учатся на том, что они видят, они делают это, делая выводы о предмете из других связанных изображений, которые они видели раньше. Отличительные характеристики объекта и структура его понимания были разработаны в результате их более раннего взаимодействия с ним. В результате теперь они классифицируют новые изображения, используя ранее установленные критерии.

Аналогичным образом работает платформа для компьютерного зрения. Усовершенствованные алгоритмы распознавания изображений находят кластеры пикселей и добавляют метки к определенным вещам, чтобы отличить их от других объектов, чтобы компьютер мог их увидеть. Они выполняют эту процедуру многократно для десятков тысяч или даже миллионов фотографий перед загрузкой данных в механизм машинного обучения. Затем система выносит суждения о дополнительных вещах, не включенных в ее огромную базу данных.

Распространенные методы и алгоритмы компьютерного зрения

Поскольку у него так много интересных применений, компьютерное зрение выгодно для многих различных секторов. Чтобы найти такую ​​платформу компьютерного зрения, как Data Labeler, которая может справиться с задачами, требуемыми в вашей отрасли, нужно найти платформу с определенным набором алгоритмов и методов обработки данных. Вот некоторые типичные методы компьютерного зрения:

Как мы увидим, эти подходы компьютерного зрения требуют одновременной работы нескольких технических компонентов. Датчики изображения для записи данных, процессоры для их идентификации и базы данных для их хранения — все это включено в это. Чтобы все шло гладко и была создана успешная система резюме, вам нужна многофункциональная команда профессионалов на вашей стороне.

Сложность резюме

Разработчики создают сотни моделей и фреймворков, которые специально адаптированы для удовлетворения широкого круга отраслевых потребностей, поскольку мир CV постоянно меняется. Они построены с использованием сложных архитектур с открытым исходным кодом и различных аппаратных частей, даже от одних и тех же брендов.

Компьютерное зрение включает в себя больше, чем просто создание моделей и сред для обработки изображений. Для создания качественной платформы компьютерного зрения необходимо формирование инфраструктуры разработки, способной дать практические преимущества в конкретных ситуациях. Эти части инфраструктуры состоят из:

  • Видеопоток может быть записан с помощью камеры или датчика.
  • Модели обучения и оптимизации
  • Сложные алгоритмы обработки и логики принятия решений.
  • Развертывание на грани.

Преимущества платформы компьютерного зрения

CV будет иметь столь же важное значение для операций некоторых отраслей, как человеческое зрение для нас. Компании должны постоянно улучшать ключевые элементы, включая динамику цепочки поставок, логистику, обеспечение качества, сокращение времени простоя, повышение производительности и прибыли. Со всем этим может помочь компьютерное зрение.

Компьютерное зрение дорого и сложно для многих организаций, потому что для его установки требуется команда специалистов. Однако платформа компьютерного зрения Data Labeler предлагает более простой метод.

Почему платформы компьютерного зрения вдохновляют руководителей?

Платформы для компьютерного зрения не только предлагают превосходные технические преимущества, но и увеличивают доход. Их понимание, основанное на данных, обеспечивает высокую отдачу от инвестиций и освобождает менеджеров и руководителей, чтобы они могли сосредоточиться на расширении своего бизнеса. Резюме дает более высокие доходы, меньшие расходы и более разумное принятие решений. Проще говоря, технологии компьютерного зрения позволяют компаниям работать с максимальной эффективностью.

Data Labeler предлагает простые в реализации решения CV, которые превосходят другие платформы или самостоятельные альтернативы по ряду параметров. Мы обеспечиваем более быстрые сроки разработки, простое обучение модели, отраслевые знания и модели plug-and-play, которые подходят для вашего приложения. Мы можем повысить интеллект и производительность вашей компании.

Data Labeler — отличная платформа для развития ваших инициатив в области ИИ. Имея более 1000 экспертов по маркировке данных, мы стремимся расширять возможности брендов по всему миру.

Свяжитесь с нами для получения подробной информации.