8 примеров использования компьютерного зрения, которые преобразуют промышленность
Компьютерное зрение активно преобразует различные отрасли, оптимизируя сборку продуктов, проверки инфраструктуры и торговлю. В здравоохранении и банковской сфере технологии обеспечивают безопасность и эффективность. Будущее компьютерного зрения обещает ещё большие улучшения и инновации, решая сложные задачи в реальном времени.
Компьютерное зрение, направление в области искусственного интеллекта, прогнозируется как крупнейший сегмент рынка и ожидается, что к 2030 году его объем достигнет 41,11 миллиарда долларов. Оно играет важную роль в цифровой трансформации бизнеса, и многие руководители ищут способы использовать его потенциал в различных отраслях. Уже существуют реальные примеры применения компьютерного зрения, которые меняют здравоохранение, розничную торговлю, автомобильную индустрию, транспорт, производство и многие другие отрасли.
Компьютерное зрение в двух словах
Это часть области искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам видеть и понимать своё окружение так же, как это делает человек. Для этого используются такие технологии, как глубокое обучение, машинное обучение и параллельные вычисления. Огромные объемы данных, которые мы создаем каждый день, помогают обучать компьютеры распознавать и понимать различные объекты. Благодаря этому, машины могут не только классифицировать или различать предметы, их цвет и размер, но и выполнять умные задачи, как это делают люди.
Примеры использования компьютерного зрения в производстве, здравоохранении, розничной торговле и не только
Эта технология значительно изменила производственную отрасль, предоставив автоматизированную систему для выявления малейших дефектов в продуктах. Используя алгоритмы машинного обучения, системы компьютерного зрения могут обнаруживать тонкие отклонения в качестве продукции, которые могут быть невидимы человеческому глазу. Они обучены распознавать различные типы дефектов, такие как царапины, вмятины, трещины и другие несоответствия. Также они могут выявлять различия в цвете, форме и размере, гарантируя, что каждый продукт соответствует установленным стандартам качества.
В результате, производители могут значительно сократить количество дефектной продукции, поступающей на рынок, улучшить качество продукции, уменьшить количество отходов и снизить затраты, связанные с браком и переделкой.
Помимо производственной отрасли, компьютерное зрение оказывается ценным в других сферах. Вот некоторые примеры:
1. Продвинутая роботизированная хирургия в здравоохранении.
Роботы, выполняющие операции, уже являются достижением медицины, но компьютерное зрение многократно увеличивает их возможности выполнять даже сложные и деликатные процедуры, которые сложно сделать человеку. Система получает улучшенное изображение в реальном времени зоны операции, что дает хирургу лучший обзор и понимание процедуры.
Алгоритмы компьютерного зрения могут даже отслеживать движение инструментов, гарантируя их точное позиционирование и контроль. Один из плюсов применения компьютерного зрения в здравоохранении — это повышение безопасности пациентов, так как роботы могут обеспечить минимально инвазивный подход к хирургии, снижая риск осложнений. Кроме того, алгоритмы могут следить за жизненными показателями и контролировать нежелательные события во время операции, что позволяет вовремя реагировать.
Другие случаи использования компьютерного зрения в здравоохранении включают:
1. Мониторинг пациентов в домашней реабилитации
2. Раннее обнаружение заболеваний и предотвращение инфекций
3. Помощь слабовидящим или людям с ограниченными возможностями
4. Управление медикаментами
5. Автоматизация подсчета клеток и обнаружение зараженных клеток
6. Обеспечение соблюдения гигиены в больницах
2. Виртуальные зеркала в розничной торговле
Компьютерное зрение стало настоящим прорывом в персонализации покупательского опыта, что является главной задачей розничной торговли. Эта технология вместе с дополненной реальностью (AR) и машинным обучением используется в программном обеспечении "умных" зеркал, меняющем подход к шопингу. Совместная работа этих технологий заключается в следующем:
3. Приложения для анализа клиентов на основе камер
Анализ поведения и предпочтений покупателей с помощью камер — это способ, через который компьютерное зрение изменяет сферу розничной торговли. Эти приложения предоставляют ценные данные о поведении клиентов, помогая бизнесу улучшать взаимодействие и общее качество клиентского опыта. Вот некоторые типы анализа, которые выполняются в этих приложениях:
Тем не менее, важно, чтобы использование камер для анализа клиентов осуществлялось с учетом приватности, с четко определенными политиками и процедурами для защиты данных и конфиденциальности клиентов.
4. Магазины без касс
Одно из растущих применений компьютерного зрения в розничной торговле — это магазины самообслуживания или магазины без касс, которые сокращают время ожидания на кассе. Примером этому служат магазины Amazon Go в США. В таких магазинах нет кассиров, и покупатели просто берут нужные товары и уходят, не совершая привычной оплаты. Общая стоимость товаров автоматически списывается с их кошелька или счета.
5. Беспилотные грузовики в сфере транспорта и логистики
Одной из крупных проблем в отрасли, особенно в Америке, является нехватка водителей. По данным, дефицит составляет около 80 000 водителей, и ожидается, что к 2030 году эта цифра удвоится. Это приводит к нехватке товаров в магазинах и затруднениям у компаний в достижении полного оборота.
Самоуправляемые или автономные грузовики могут решить эту проблему, делая транспортировку более эффективной и стабильной. Компьютерное зрение играет ключевую роль в разработке таких грузовиков. Они оснащены камерами, датчиками и GPS для обеспечения видеть своё окружение.
На программном уровне используются глубокое обучение и алгоритмы для обработки информации, получаемой от оборудования, позволяя принимать обоснованные решения.
Компьютерное зрение в автономных грузовиках позволяет:
Использование таких технологий может значительно уменьшить потребность в водителях, решая проблему их нехватки. Это также помогает повышать производительность и снижать затраты для транспортных и логистических компаний, делая автономные грузовики привлекательным решением.
6. Мониторинг последовательности сборки продуктов
Технология компьютерного зрения изменяет подходы к проверке правильного порядка сборки в производственных отраслях. Теперь операторы могут отслеживать последовательности сборки в реальном времени и мгновенно получать визуальную обратную связь в случае ошибки. Например, можно контролировать правильное затягивание болтов при сборке двигателя. Также можно точно проверять важные этапы, такие как герметизация уплотнений и правильное выравнивание компонентов, что критично для сборки продукции, так как любые отклонения могут привести к серьезным неисправностям.
7. Инспекция промышленной инфраструктуры
Традиционный метод проверки промышленной инфраструктуры, основанный на визуальном осмотре, медленный и трудоемкий. Часто он сопряжен с рисками, особенно если участок проверки удалённый или требует выполнения опасных действий, например, подъема на вышки. Ошибки также возможны из-за недостаточной подготовки и опыта инспекторов, а обучение и страхование увеличивают расходы. На воздушные инспекции коммунальные компании тратят около $1,000 за милю.
Компьютерное зрение решает эти проблемы, делая процесс инспекции более экономичным. С использованием камер высокой четкости, спутниковых снимков и дронов, компьютерное зрение позволяет сразу выявлять аномалии в промышленных компонентах. Это также способствует принятию решений в реальном времени и предсказательной диагностике, уменьшает простои и повышает эффективность.
8. Верификация KYC в банковской и финансовой сфере
Процесс "Знай своего клиента" (KYC) важен в банковском и финансовом секторах для соблюдения норм по борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма. Компьютерное зрение делает этот процесс более безопасным и быстрым, заменяя традиционный метод ручной проверки.
Другие применения компьютерного зрения в банковской и финансовой сферах включают:
В результате, производители могут значительно сократить количество дефектной продукции, поступающей на рынок, улучшить качество продукции, уменьшить количество отходов и снизить затраты, связанные с браком и переделкой.
Помимо производственной отрасли, компьютерное зрение оказывается ценным в других сферах. Вот некоторые примеры:
1. Продвинутая роботизированная хирургия в здравоохранении.
Роботы, выполняющие операции, уже являются достижением медицины, но компьютерное зрение многократно увеличивает их возможности выполнять даже сложные и деликатные процедуры, которые сложно сделать человеку. Система получает улучшенное изображение в реальном времени зоны операции, что дает хирургу лучший обзор и понимание процедуры.
Алгоритмы компьютерного зрения могут даже отслеживать движение инструментов, гарантируя их точное позиционирование и контроль. Один из плюсов применения компьютерного зрения в здравоохранении — это повышение безопасности пациентов, так как роботы могут обеспечить минимально инвазивный подход к хирургии, снижая риск осложнений. Кроме того, алгоритмы могут следить за жизненными показателями и контролировать нежелательные события во время операции, что позволяет вовремя реагировать.
Другие случаи использования компьютерного зрения в здравоохранении включают:
1. Мониторинг пациентов в домашней реабилитации
2. Раннее обнаружение заболеваний и предотвращение инфекций
3. Помощь слабовидящим или людям с ограниченными возможностями
4. Управление медикаментами
5. Автоматизация подсчета клеток и обнаружение зараженных клеток
6. Обеспечение соблюдения гигиены в больницах
2. Виртуальные зеркала в розничной торговле
Компьютерное зрение стало настоящим прорывом в персонализации покупательского опыта, что является главной задачей розничной торговли. Эта технология вместе с дополненной реальностью (AR) и машинным обучением используется в программном обеспечении "умных" зеркал, меняющем подход к шопингу. Совместная работа этих технологий заключается в следующем:
- Камеры с компьютерным зрением сканируют тело покупателя, предоставляя точные измерения для подбора одежды подходящего размера.
- AR накладывает изображение покупателя с цифровой одеждой, позволяя примерить разные наряды без фактической примерки.
- Машинное обучение дает рекомендации модных образов, основываясь на текущем стиле одежды, типе телосложения и оттенке кожи клиента.
3. Приложения для анализа клиентов на основе камер
Анализ поведения и предпочтений покупателей с помощью камер — это способ, через который компьютерное зрение изменяет сферу розничной торговли. Эти приложения предоставляют ценные данные о поведении клиентов, помогая бизнесу улучшать взаимодействие и общее качество клиентского опыта. Вот некоторые типы анализа, которые выполняются в этих приложениях:
- Анализ потока покупателей для выявления самых популярных зон, пиковых периодов и типичных схем покупок.
- Анализ вовлеченности покупателей, чтобы оценить взаимодействие с продуктами, витринами и рекламой в торговых точках.
- Управление очередями для сокращения времени ожидания, снижения недовольства клиентов и повышения качества обслуживания.
- Анализ работы сотрудников для выявления областей, требующих улучшения, и предоставления обучения и наставничества.
- Аналитика внутри магазина для сбора данных о количестве входящих и выходящих клиентов, времени пребывания в магазине и продуктах, с которыми они взаимодействуют.
Тем не менее, важно, чтобы использование камер для анализа клиентов осуществлялось с учетом приватности, с четко определенными политиками и процедурами для защиты данных и конфиденциальности клиентов.
4. Магазины без касс
Одно из растущих применений компьютерного зрения в розничной торговле — это магазины самообслуживания или магазины без касс, которые сокращают время ожидания на кассе. Примером этому служат магазины Amazon Go в США. В таких магазинах нет кассиров, и покупатели просто берут нужные товары и уходят, не совершая привычной оплаты. Общая стоимость товаров автоматически списывается с их кошелька или счета.
5. Беспилотные грузовики в сфере транспорта и логистики
Одной из крупных проблем в отрасли, особенно в Америке, является нехватка водителей. По данным, дефицит составляет около 80 000 водителей, и ожидается, что к 2030 году эта цифра удвоится. Это приводит к нехватке товаров в магазинах и затруднениям у компаний в достижении полного оборота.
Самоуправляемые или автономные грузовики могут решить эту проблему, делая транспортировку более эффективной и стабильной. Компьютерное зрение играет ключевую роль в разработке таких грузовиков. Они оснащены камерами, датчиками и GPS для обеспечения видеть своё окружение.
На программном уровне используются глубокое обучение и алгоритмы для обработки информации, получаемой от оборудования, позволяя принимать обоснованные решения.
Компьютерное зрение в автономных грузовиках позволяет:
- Безопасно и эффективно передвигаться по дорогам
- Обнаруживать препятствия, такие как другие транспортные средства, пешеходы или дорожные знаки, и правильно на них реагировать
- Распознавать дорожную разметку и границы, контролируя скорость и положение на дороге
- Оптимизировать маршрут, находя кратчайший путь до пункта назначения и избегая пробок
- Обнаруживать потенциальные угрозы безопасности, такие как автомобили с непредсказуемым движением, и предпринимать меры для избегания столкновений
Использование таких технологий может значительно уменьшить потребность в водителях, решая проблему их нехватки. Это также помогает повышать производительность и снижать затраты для транспортных и логистических компаний, делая автономные грузовики привлекательным решением.
6. Мониторинг последовательности сборки продуктов
Технология компьютерного зрения изменяет подходы к проверке правильного порядка сборки в производственных отраслях. Теперь операторы могут отслеживать последовательности сборки в реальном времени и мгновенно получать визуальную обратную связь в случае ошибки. Например, можно контролировать правильное затягивание болтов при сборке двигателя. Также можно точно проверять важные этапы, такие как герметизация уплотнений и правильное выравнивание компонентов, что критично для сборки продукции, так как любые отклонения могут привести к серьезным неисправностям.
7. Инспекция промышленной инфраструктуры
Традиционный метод проверки промышленной инфраструктуры, основанный на визуальном осмотре, медленный и трудоемкий. Часто он сопряжен с рисками, особенно если участок проверки удалённый или требует выполнения опасных действий, например, подъема на вышки. Ошибки также возможны из-за недостаточной подготовки и опыта инспекторов, а обучение и страхование увеличивают расходы. На воздушные инспекции коммунальные компании тратят около $1,000 за милю.
Компьютерное зрение решает эти проблемы, делая процесс инспекции более экономичным. С использованием камер высокой четкости, спутниковых снимков и дронов, компьютерное зрение позволяет сразу выявлять аномалии в промышленных компонентах. Это также способствует принятию решений в реальном времени и предсказательной диагностике, уменьшает простои и повышает эффективность.
8. Верификация KYC в банковской и финансовой сфере
Процесс "Знай своего клиента" (KYC) важен в банковском и финансовом секторах для соблюдения норм по борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма. Компьютерное зрение делает этот процесс более безопасным и быстрым, заменяя традиционный метод ручной проверки.
- Автоматизация процесса сканирования и проверки важных документов, таких как паспорта и удостоверения личности, чтобы удостовериться в их подлинности.
- Распознавание лиц для подтверждения личности клиентов.
- Интеграция с другими технологиями проверки, такими как биометрия и машинное обучение, для создания надежного процесса.
- Анализ изображений и видео для выявления мошенничества и предотвращения финансовых преступлений.
- Упрощение процесса привлечения клиентов за счет автоматизации проверки информации и документов, снижая затраты ресурсов.
Другие применения компьютерного зрения в банковской и финансовой сферах включают:
- Обнаружение мошенничества
- Управление рисками
- Обслуживание клиентов
- Управление инвестициями
- Обработка заявок на кредиты
Заключение
По мере развития технологий, количество применений компьютерного зрения будет расти, устраняя давние проблемы в различных отраслях. Эта технология демонстрирует обнадеживающие результаты в решении сложных задач, предлагая оперативные и экономичные решения. Приведенные примеры — лишь малая часть возможностей. Эксперты вкладывают значительные усилия для полного раскрытия потенциала компьютерного зрения в повышении эффективности и точности процессов. Можно с уверенностью сказать, что компьютерное зрение — это будущее.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024