Если мы вернемся на несколько лет назад, нам было бы трудно представить, что мы могли бы использовать свои черты лица, чтобы получить доступ к электронным устройствам, и сегодня мы можем убедиться, что это один из самых безопасных способов притвориться нашими устройствами от любого угроза. Приведенный выше пример — не просто один из примеров, демонстрирующих возможности компьютерного зрения. Есть и другие примеры, и, несомненно, мы можем сказать, что эта область науки о данных часто развивается. Мы верим, что в будущем мы увидим много передовых приложений в реальном мире.

Эта статья углубляется в мир компьютерного зрения, предоставляя обзор темы и разъясняя ее основные понятия. На протяжении всей статьи мы будем исследовать различные аспекты компьютерного зрения и стремиться углубить наше понимание этой увлекательной области.

Оглавление

  • Что такое компьютерное зрение?
  • Как это работает?
  • Реальное применение компьютерного зрения
  • Преимущества применения компьютерного зрения

Что такое компьютерное зрение?

Как уже говорилось, это часть искусственного интеллекта, науки о данных и машинного обучения, целью которой является разработка алгоритмов и программ, позволяющих компьютерам понимать и интерпретировать визуальную информацию от объектов реального мира, как это делают люди. Мы также можем думать об этом как об автоматической работе человеческого зрения и наделении компьютеров чувствами, которые могут позволить им исследовать и видеть окружающий мир.

В целом, это основные задачи, которые включает в себя это поле:

  • Обнаружение объектов: распознавание и определение местоположения объектов, представленных на изображении или видео.
  • Распознавание и классификация объектов: распознавание особенностей любого изображения или видео и их классификация по отдельным классам.
  • Сегментация изображения: классифицировать изображения на несколько сегментов, причем каждый сегмент соответствует отдельной области и объекту;
  • Создание или генерация изображения: создание нового изображения с использованием распознанных объектов или преобразование изображения в один или несколько разных стилей.

Говоря о мировом рынке компьютерного зрения, мы находим этот отчет из глобальных данных, в котором говорится, что объем рынка компьютерного зрения к 2021 году оценивается более чем в 12,50 миллиардов долларов, и даже ожидается, что он будет расти со среднегодовым темпом роста 12,5% на 2026. Здесь мы можем сказать, что рынок будет продолжать расти по мере того, как ИИ будет расти и внедряться в нашу повседневную жизнь.

Как это работает?

Люди, неопытные в этой области, могут удивиться и задуматься о том, как компьютер может видеть, как человек, или о том, как инженеры и специалисты по данным делают это явление возможным. Что ж, чтобы машина научилась и видела как человек, необходимо обучать алгоритмы с использованием огромного количества изображений. Таким образом, можно сказать, что процедура моделирования компьютерного зрения начинается со сбора огромного количества визуальной информации в виде изображения или видео. Как и другие части ИИ, эта часть также требует предварительно обработанных и чистых данных. Для простого примера, чтобы сделать модель классификации изображений, требуется собрать сотни, а то и тысячи изображений каждого класса, и если изображения сделаны при слабом освещении и под другим углом, то она работает более точно.

Как только получение изображения завершено, мы следуем методам обработки изображения, что позволяет нам извлекать из собранных изображений содержательную и важную информацию. Когда мы говорим о зрительной системе человека, они могут легко понять контекст или семантику изображений и видео, а для машин изображения — это наборы чисел, или, проще говоря, мы можем сказать, что они представляют собой наборы пикселей. При обучении модель компьютерного зрения учится на числовых значениях изображений, которые мы называем пикселями изображений. Существуют различные методы, которые мы используем для обработки изображений, такие как улучшение изображения, восстановление изображения, сегментация изображения, регистрация изображения и многие другие.

После обработки изображения мы применяем методы машинного обучения к изображениям, которые извлекают из изображений различные функции, используя их пиксели, такие как края, форма и углы изображения и объекта, присутствующего на изображении. Обычно мы находим здесь применение Сверточных нейронных сетей (CNN) и других его форм, которые имеют многоуровневую архитектуру, и по мере того, как изображение постепенно перемещается к последним слоям, сеть становится способной идентифицировать и характеризовать объекты, такие как кошки, собаки и автомобили. Технически, после последнего слоя сети мы используем выходные данные, матрицу числовой информации, которая говорит о вероятности присутствия определенного объекта на изображении. С помощью множества итераций сеть пытается оценить свою производительность, и в конечном итоге именно так весь процесс становится более точным и высокопроизводительным.

Существуют различные нейронные сети, такие как сверточные нейронные сети (CNN), остаточные нейронные сети (ResNets), генеративно-состязательные сети (GAN), а также преобразователи, такие как Vision Transformer (ViT), DETR (DEtection TRansformer), помогающие в различных типах компьютеров. моделирование зрения.

Реальное применение компьютерного зрения

Теперь, когда у нас есть общее представление о том, как работать с программированием компьютерного зрения, пришло время узнать о некоторых примерах реальных приложений. Итак, давайте углубимся:

  • Анализ изображений и видео в реальном времени:

Компьютерное зрение можно использовать для извлечения значимой и ценной информации из изображений и видео. Одним из конкретных примеров применения компьютерного зрения являются приложения Zoom, где оно используется для определения и улучшения разрешения наиболее важных разделов видео в режиме реального времени во время совещаний. Это позволяет участникам сосредоточиться на наиболее важных аспектах разговора и улучшает общее впечатление от встречи.

  • Робототехника:

В наше время использование человекоподобных роботов становится все более распространенным явлением, а программирование компьютерного зрения стало критическим компонентом технологии робототехники. Используя компьютерное зрение, роботы обладают способностью понимать и интерпретировать свое окружение, что позволяет им выполнять сложные задачи, такие как навигация по объектам, захват и манипулирование ими. Алгоритмы компьютерного зрения обеспечивают роботам чувство восприятия, позволяя им беспрепятственно взаимодействовать с окружающей средой и людьми и облегчая разработку интеллектуальных и быстро реагирующих робототехнических систем. Таким образом, программирование компьютерного зрения изменило индустрию робототехники, стимулируя инновации и выводя область робототехники на новые рубежи. Одним из примеров такого приложения является Amazon lookout, которое отслеживает продукты в процессе производства.

  • Медицинское воображение:

Компьютерное зрение позволяет быстрее и точнее диагностировать различные заболевания и состояния. Их можно научить идентифицировать и классифицировать различные структуры и закономерности на медицинских изображениях, таких как рентгеновские снимки, МРТ и компьютерная томография, что может помочь врачам ставить более точные и своевременные диагнозы. Эта бумага предлагает работу в области комплексного эталона изображений колоноскопии с надеждой на установление нового надежного ориентира для исследования анализа изображений колоноскопии.

В целом, компьютерное зрение может революционизировать медицинскую визуализацию, обеспечивая более быструю и точную диагностику заболеваний, что в конечном итоге может улучшить результаты лечения пациентов.

  • Наблюдение:

Компьютерное зрение стало эффективным решением для улучшения наблюдения и безопасности в различных реальных приложениях. Например, партнерство между Министерством внутренней безопасности США и многонациональной технологической компанией IDEMIA привело к развертыванию инструментов распознавания лиц для идентификации подозреваемых в ходе уголовных расследований и путешественников в аэропортах, а также оптимизации безопасности на контрольно-пропускных пунктах. Интеграция технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения имеет решающее значение для создания более безопасной и надежной среды.

  • Сельское хозяйство:

Применение технологии компьютерного зрения в сельском хозяйстве основано на видео и изображениях, что позволяет проводить анализ в реальном времени с помощью камер, особенно с использованием дронов. С помощью этой технологии фермеры могут оптимизировать методы орошения и внесения удобрений, что стало обычной практикой в ​​современном сельском хозяйстве. Согласно отчету, ожидается, что к 2027 году рынок дронов в сельском хозяйстве достигнет значительного рубежа в 3,7 миллиарда долларов. Эта тенденция указывает на растущее внедрение технологий компьютерного зрения в сельскохозяйственном секторе и их потенциал для преобразования отрасли.

  • Автоматизированные транспортные средства:

Автоматизированные транспортные средства строятся с использованием различных технологий, и компьютерное зрение является одной из них, которая помогает транспортным средствам обрабатывать изображения, обнаруживать и классифицировать объекты, что позволяет транспортному средству интерпретировать данные с датчиков и принимать решения о своих движениях и действиях. Тесла автомобили являются одним из ярких примеров использования компьютерного зрения в автоматизированных транспортных средствах, где они оснащены технологиями компьютерного зрения для своих передовых систем помощи водителю (ADAS) и возможностей самостоятельного вождения. Кроме того, система автопилота Tesla использует алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения для обнаружения и анализа объектов и препятствий на дороге, включая другие транспортные средства, пешеходов и дорожную разметку. Система использует камеры, ультразвуковые датчики и радарные датчики для сбора данных, которые обрабатываются бортовыми компьютерами для принятия решений о рулевом управлении, ускорении и торможении.

Приложения компьютерного зрения не ограничиваются примерами, упомянутыми выше, поскольку они используются в различных отраслях и секторах, таких как розничная торговля, кибербезопасность, игры и многое другое. Причина такого широкого внедрения технологии компьютерного зрения связана с ее многочисленными преимуществами, в том числе:

Преимущества применения компьютерного зрения

  • Повышенная эффективность. Технология компьютерного зрения позволяет быстро анализировать большие объемы данных, что позволяет повысить эффективность таких задач, как управление запасами, контроль качества и распознавание объектов.
  • Повышенная точность. Автоматизируя определенные процессы, компьютерное зрение может повысить точность и уменьшить количество ошибок в таких задачах, как распознавание лиц, обнаружение объектов и классификация.
  • Экономия средств. Автоматизируя процессы, которые в противном случае потребовали бы ручного труда, компьютерное зрение может сократить расходы предприятий и организаций.
  • Повышенная безопасность. Компьютерное зрение может повысить безопасность в таких областях, как производство, где оно может обнаруживать потенциальные проблемы и снижать риск несчастных случаев.
  • Улучшение качества обслуживания клиентов. В розничной торговле и других отраслях компьютерное зрение можно использовать для анализа поведения и предпочтений клиентов, что позволяет компаниям предлагать персонализированные услуги и рекомендации.

В целом, технология компьютерного зрения — это универсальный инструмент, который может принести значительные преимущества в различных отраслях и приложениях, что делает его ценным активом для предприятий и организаций, стремящихся улучшить свою деятельность и расширить свои предложения.

Заключение

Развитие алгоритмов глубокого обучения и доступ к большим наборам данных позволили компьютерам распознавать и понимать объекты с помощью компьютерного зрения. В результате компьютерное зрение быстро расширяется и находит применение в самых разных отраслях. Если вы хотите углубиться в тему или приступить к решению задач компьютерного зрения, вам подойдет платформа DSW UnifyAI; где вы получаете платформу, на которой вы можете легко и беспрепятственно разрабатывать, развертывать, управлять и организовывать все модели компьютерного зрения под одной крышей. Мы надеемся, что эта статья предоставила ценную информацию и вдохновение о том, как компьютеры могут революционизировать их восприятие мира. Давайте узнаем больше о нас.

О ДСВ

DSW, специализирующаяся на искусственном интеллекте и науке о данных, предоставляет платформы и решения для использования данных с помощью ИИ и расширенной аналитики. С офисами, расположенными в Мумбаи, Индия, и Дублине, Ирландия, компания обслуживает широкий круг клиентов по всему миру.

Наша миссия — демократизировать искусственный интеллект и науку о данных, предоставляя клиентам возможность принимать обоснованные решения. Развивая экосистему ИИ с помощью технологических решений с открытым исходным кодом, основанных на данных, мы стремимся приносить пользу компаниям, клиентам и заинтересованным сторонам и делать ИИ доступным для всех.

Наша флагманская платформа UnifyAI направлена ​​на оптимизацию процесса обработки данных, обеспечение унифицированного конвейера и интеграцию возможностей искусственного интеллекта для поддержки предприятий при переходе от экспериментов к полномасштабному производству, что в конечном итоге повышает операционную эффективность и стимулирует рост.