7 удивительных примеров применения компьютерного зрения на практике
“
Саммари: В этой статье вы узнаете, что такое компьютерное зрение, как оно работает и где используется сегодня в разных сферах.
Хотя первые эксперименты в области компьютерного зрения начались в 1950-х годах, а к 1970-м годам технологии впервые начали использоваться на практике для различения напечатанного и написанного от руки текста, сегодня область применения компьютерного зрения сильно расширилась. К началу 2026 года ожидается, что рынок компьютерного зрения и соответствующего оборудования достигнет 48,6 миллиардов долларов. Эта технология настолько прочно вошла в повседневную жизнь, что большинство людей сталкивается с ней регулярно, даже не всегда осознавая, когда и где она применяется. Ниже мы расскажем, что такое компьютерное зрение, как оно работает и приведем семь удивительных примеров его использования на практике сегодня.
Что такое компьютерное зрение (CV)?
Компьютерное зрение — это одна из форм искусственного интеллекта, при которой компьютеры могут "видеть" окружающий мир, анализировать визуальные данные, а затем на основе этого принимать решения или получать представление об обстановке и ситуации. Одной из причин быстрого развития компьютерного зрения является огромное количество данных, которые сегодня создаются и используются для обучения систем и повышения их эффективности. В нашем мире существует бесчисленное множество изображений и видеозаписей, которые получают, например, с помощью встроенных камер мобильных устройств. Однако под изображениями понимаются не только фотографии и видео, но и данные, полученные с тепловых или инфракрасных сенсоров и других источников.
Появление огромных объемов визуальных данных (ежедневно в интернете публикуется более 3 миллиардов изображений), а также доступность и снижение стоимости вычислительных мощностей, необходимых для анализа информации, ускорили развитие этой области. По мере того как компьютерное зрение развивается благодаря новым аппаратным средствам и алгоритмам, растет и точность распознавания объектов. За меньше чем десятилетие современные системы повысили точность определения до 99 процентов с прежних 50 процентов, и теперь могут быстрее и точнее реагировать на визуальные образы, чем человек.
Появление огромных объемов визуальных данных (ежедневно в интернете публикуется более 3 миллиардов изображений), а также доступность и снижение стоимости вычислительных мощностей, необходимых для анализа информации, ускорили развитие этой области. По мере того как компьютерное зрение развивается благодаря новым аппаратным средствам и алгоритмам, растет и точность распознавания объектов. За меньше чем десятилетие современные системы повысили точность определения до 99 процентов с прежних 50 процентов, и теперь могут быстрее и точнее реагировать на визуальные образы, чем человек.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Как работает компьютерное зрение?
Одним из ключевых компонентов для раскрытия всех возможностей искусственного интеллекта является обеспечение машин способностью видеть. Чтобы имитировать человеческое зрение, машинам необходимо получать, обрабатывать, анализировать и понимать изображения. Существенного прогресса в этом удалось достичь благодаря итеративному обучению с использованием нейронных сетей. Всё начинается с тщательно подобранного набора данных, содержащего информацию, необходимую для обучения машины по определённой теме. Например, если задача состоит в распознавании видеороликов с кошками, набор данных для нейронных сетей должен включать изображения и видео с кошками, а также примеры без них. Каждое изображение при этом снабжается метаданными, которые указывают правильный ответ.
Когда нейронная сеть обрабатывает данные и сообщает, что обнаружила кошку на изображении, дальнейшее развитие происходит благодаря обратной связи — информация о том, был ли её ответ правильным или нет, помогает системе учиться и совершенствоваться. Нейронные сети применяют распознавание образов для выделения множества деталей изображения. Вместо того чтобы программист вручную описывал признаки кошки, такие как хвост или усы, машины учатся определять их самостоятельно, используя миллионы загруженных изображений.
Когда нейронная сеть обрабатывает данные и сообщает, что обнаружила кошку на изображении, дальнейшее развитие происходит благодаря обратной связи — информация о том, был ли её ответ правильным или нет, помогает системе учиться и совершенствоваться. Нейронные сети применяют распознавание образов для выделения множества деталей изображения. Вместо того чтобы программист вручную описывал признаки кошки, такие как хвост или усы, машины учатся определять их самостоятельно, используя миллионы загруженных изображений.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
7 удивительных примеров компьютерного зрения
Представьте себе всё, что возможно благодаря человеческому зрению, и станет ясно, насколько широки возможности применения компьютерного зрения. Ниже приведены некоторые из самых интересных примеров использования компьютерного зрения на практике сегодня:
1. Автономные транспортные средства
Компьютерное зрение необходимо для обеспечения работы беспилотных автомобилей. Производители используют множество камер, лидары, радары и ультразвуковые сенсоры, чтобы получать изображения окружающей среды, благодаря чему такие автомобили могут распознавать объекты, дорожную разметку, знаки и сигналы светофора для безопасного движения.
2. Мобильные приложения для перевода
Чтобы прочитать надписи на иностранном языке, достаточно навести камеру мобильного телефона на текст, и специальное приложение покажет перевод на нужном языке практически мгновенно. Используются оптическое распознавание символов для обработки изображения и технологии дополненной реальности для отображения перевода поверх оригинального текста. Такой инструмент является удобным примером использования компьютерного зрения.
3. Распознавание лиц
Многие страны активно внедряют технологию распознавания лиц, применяя её для работы полиции, оплаты покупок, обеспечения безопасности в аэропортах, а также даже для выдачи туалетной бумаги и предотвращения краж в общественных местах. Открываются и другие сферы для подобных решений.
4. Здравоохранение
Поскольку 90 процентов всех медицинских данных являются изображениями, существует множество способов применения компьютерного зрения в медицине. Технология помогает в новых методах медицинской диагностики при анализе рентгеновских снимков, маммографии и других исследований, а также в мониторинге пациентов для более раннего выявления проблем и помощи во время операций. Можно ожидать, что медицинские учреждения, специалисты и пациенты уже сегодня используют эти решения, а в будущем применение компьютерного зрения в здравоохранении станет ещё шире.
5. Отслеживание в спорте в реальном времени
Отслеживание мяча и шайбы во время спортивных трансляций стало обычным явлением, но компьютерное зрение также поддерживает анализ игры и тактики, оценку эффективности игроков, расчёт рейтингов, а также отслеживает видимость брендов-спонсоров во время спортивных передач.
6. Сельское хозяйство
В начале 2023 года на одной из крупнейших технологических выставок был представлен полуавтоматический комбайн, который благодаря искусственному интеллекту и компьютерному зрению анализирует качество зерна во время сбора урожая и оптимизирует маршрут движения техники. Также технология позволяет обнаруживать сорняки, чтобы распылять гербициды непосредственно на них, а не на сельскохозяйственные культуры. Ожидается, что это поможет сократить расход гербицидов до 90 процентов.
7. Производство
Компьютерное зрение помогает производственным предприятиям работать более безопасно, умно и эффективно различными способами. Один из примеров — предиктивное обслуживание, при котором оборудование контролируется с помощью компьютерного зрения, что позволяет предотвратить поломки и уменьшить время простоя. Также система следит за качеством упаковки и продукции, помогая снизить количество бракованных изделий.
На сегодняшний день уже существует огромное количество реальных применений компьютерного зрения, и эта технология всё ещё находится на раннем этапе развития. По мере того как люди и машины продолжают сотрудничать, сотрудники смогут больше времени уделять более важным задачам, так как машины возьмут на себя автоматизацию процессов, связанных с распознаванием изображений.
1. Автономные транспортные средства
Компьютерное зрение необходимо для обеспечения работы беспилотных автомобилей. Производители используют множество камер, лидары, радары и ультразвуковые сенсоры, чтобы получать изображения окружающей среды, благодаря чему такие автомобили могут распознавать объекты, дорожную разметку, знаки и сигналы светофора для безопасного движения.
2. Мобильные приложения для перевода
Чтобы прочитать надписи на иностранном языке, достаточно навести камеру мобильного телефона на текст, и специальное приложение покажет перевод на нужном языке практически мгновенно. Используются оптическое распознавание символов для обработки изображения и технологии дополненной реальности для отображения перевода поверх оригинального текста. Такой инструмент является удобным примером использования компьютерного зрения.
3. Распознавание лиц
Многие страны активно внедряют технологию распознавания лиц, применяя её для работы полиции, оплаты покупок, обеспечения безопасности в аэропортах, а также даже для выдачи туалетной бумаги и предотвращения краж в общественных местах. Открываются и другие сферы для подобных решений.
4. Здравоохранение
Поскольку 90 процентов всех медицинских данных являются изображениями, существует множество способов применения компьютерного зрения в медицине. Технология помогает в новых методах медицинской диагностики при анализе рентгеновских снимков, маммографии и других исследований, а также в мониторинге пациентов для более раннего выявления проблем и помощи во время операций. Можно ожидать, что медицинские учреждения, специалисты и пациенты уже сегодня используют эти решения, а в будущем применение компьютерного зрения в здравоохранении станет ещё шире.
5. Отслеживание в спорте в реальном времени
Отслеживание мяча и шайбы во время спортивных трансляций стало обычным явлением, но компьютерное зрение также поддерживает анализ игры и тактики, оценку эффективности игроков, расчёт рейтингов, а также отслеживает видимость брендов-спонсоров во время спортивных передач.
6. Сельское хозяйство
В начале 2023 года на одной из крупнейших технологических выставок был представлен полуавтоматический комбайн, который благодаря искусственному интеллекту и компьютерному зрению анализирует качество зерна во время сбора урожая и оптимизирует маршрут движения техники. Также технология позволяет обнаруживать сорняки, чтобы распылять гербициды непосредственно на них, а не на сельскохозяйственные культуры. Ожидается, что это поможет сократить расход гербицидов до 90 процентов.
7. Производство
Компьютерное зрение помогает производственным предприятиям работать более безопасно, умно и эффективно различными способами. Один из примеров — предиктивное обслуживание, при котором оборудование контролируется с помощью компьютерного зрения, что позволяет предотвратить поломки и уменьшить время простоя. Также система следит за качеством упаковки и продукции, помогая снизить количество бракованных изделий.
На сегодняшний день уже существует огромное количество реальных применений компьютерного зрения, и эта технология всё ещё находится на раннем этапе развития. По мере того как люди и машины продолжают сотрудничать, сотрудники смогут больше времени уделять более важным задачам, так как машины возьмут на себя автоматизацию процессов, связанных с распознаванием изображений.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи