Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входных данных — и предпринимать действия или давать рекомендации на основе этой информации. Если ИИ позволяет компьютерам думать, то компьютерное зрение позволяет им видеть, наблюдать и понимать.

Компьютерное зрение работает почти так же, как и человеческое, за исключением того, что у человека есть фора. Преимущество человеческого зрения заключается в продолжительности жизни контекста, чтобы научиться различать объекты, как далеко они находятся, движутся ли они и есть ли что-то неправильное в изображении.

Компьютерное зрение обучает машины выполнять эти функции, но для этого требуется гораздо меньше времени с помощью камер, данных и алгоритмов, а не сетчатки, зрительных нервов и зрительной коры. Поскольку система, обученная проверять продукты или наблюдать за производственным активом, может анализировать тысячи продуктов или процессов в минуту, замечая незаметные дефекты или проблемы, она может быстро превзойти человеческие возможности.

Как это работает?

Компьютерному зрению нужно много данных. Он выполняет анализ данных снова и снова, пока не обнаружит различия и, в конечном счете, не распознает изображения. Например, чтобы научить компьютер распознавать автомобильные шины, ему нужно передать огромное количество изображений шин и предметов, связанных с шинами, чтобы изучить различия и распознать шину, особенно без дефектов.

Машинное обучение использует алгоритмические модели, которые позволяют компьютеру изучать контекст визуальных данных. Если через модель передается достаточно данных, компьютер посмотрит на данные и научится отличать одно изображение от другого. Алгоритмы позволяют машине учиться самой, а не тому, кто программирует ее для распознавания изображения.

Задачи компьютерного зрения?

  • Классификация изображений видит изображение и может его классифицировать (собака, яблоко, лицо человека). Точнее, он может точно предсказать принадлежность данного изображения к определенному классу. Например, компания, работающая в социальной сети, может захотеть использовать его для автоматической идентификации и разделения нежелательных изображений, загружаемых пользователями.
  • Обнаружение объектов может использовать классификацию изображений для идентификации определенного класса изображений, а затем обнаруживать и табулировать их появление на изображении или видео. Примеры включают обнаружение повреждений на сборочной линии или выявление оборудования, требующего обслуживания.
  • Отслеживание объекта следует или отслеживает объект после его обнаружения. Эта задача часто выполняется с изображениями, снятыми последовательно, или с видеопотоками в реальном времени. Автономные транспортные средства, например, должны не только классифицировать и обнаруживать такие объекты, как пешеходы, другие автомобили и дорожная инфраструктура, но и отслеживать их в движении, чтобы избежать столкновений и соблюдать правила дорожного движения.
  • Поиск изображений на основе содержимого использует компьютерное зрение для просмотра, поиска и извлечения изображений из больших хранилищ данных на основе содержания изображений, а не связанных с ними тегов метаданных. Эта задача может включать автоматическую аннотацию изображений, которая заменяет ручную маркировку изображений. Эти задачи могут быть использованы для систем управления цифровыми активами и могут повысить точность поиска и поиска.

Многие компании работают в области компьютерного зрения, например

Google, Microsoft, IBM, Amazon, Tesla, Intel и другие…

Извлечение пикселей

OpenCV (компьютерное зрение с открытым исходным кодом), кроссплатформенная и бесплатная библиотека функций, основанная на компьютерном зрении в реальном времени, которое поддерживает платформы глубокого обучения, которые помогают в обработке изображений и видео. В Computer Vision основным элементом является извлечение пикселей из изображения для изучения объектов и, таким образом, понимания того, что оно содержит. Ниже приведены несколько ключевых аспектов, которые Computer Vision стремится распознать на фотографиях:

  • Обнаружение объекта. Местоположение объекта.
  • Распознавание объектов. Объекты на изображении и их положение.
  • Классификация объектов. Широкая категория, к которой относится объект.
  • Сегментация объекта: пиксели, принадлежащие этому объекту.

Приложения и будущее

Компьютерное зрение охватывает огромную территорию, поскольку его приложения не знают границ. Это часто ускользает от нас, поскольку мы не замечаем роли Computer Vision в гаджетах, которые мы используем изо дня в день.

  • Смартфоны и Интернет: Google Lens, QR-коды, фильтры Snapchat (отслеживание лиц), Night Sight, распознавание лиц и выражений, размытие объектива, портретный режим, Google Фото (распознавание лиц, объектов и сцен), Карты Google (сшивка изображений).
  • Медицинская визуализация: КТ/МРТ
  • Страхование: осмотр имущества и анализ повреждений
  • Оптическое распознавание символов (OCR)
  • Построение 3D-моделей (фотограмметрия)
  • Объединение компьютерной графики с живыми актерами в фильмах

Компьютерное зрение — это постоянно развивающаяся область изучения со специализированными пользовательскими задачами и методами, ориентированными на предметные области приложений. Я представляю, как его рыночная стоимость растет так же быстро, как и его возможности. С нашим интеллектом и интересом мы скоро сможем объединить наши способности с компьютерным зрением и достичь новых высот.