Топ 12 практических применений компьютерного зрения

В статье рассматривается роль компьютерного зрения в различных отраслях, таких как медицина, розничная торговля, сельское хозяйство и промышленность. Это технологии, которые повышают эффективность, автоматизируют процессы и улучшают качество продуктов, открывая новые возможности для бизнеса и улучшая повседневную жизнь.

Компьютерное зрение — это направление искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам и системам понимать и интерпретировать изображения и видео. По сути, это процесс, при котором компьютеры и системы анализируют визуальные данные, такие как фотографии или видео, чтобы извлечь полезную информацию. Это позволяет машинам распознавать объекты, отслеживать движение, анализировать сцены и принимать решения на основе этих данных. Использование сложных алгоритмов и моделей дарит компьютерному зрению возможность произвести революцию во многих отраслях — от медицины до промышленности и сельского хозяйства. Рассмотрим 12 примеров применения компьютерного зрения в различных промышленных секторах.

Что такое компьютерное зрение

Компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта, позволяющая компьютерам интерпретировать и анализировать визуальные данные, такие как изображения, видео, сигналы камеры или датчиков. Цель этой технологии заключается в автоматическом понимании визуального контента и в принятии решений или действий на его основе.

Можно упростить определение компьютерного зрения до способности машин видеть и понимать окружающий мир. Это достигается с помощью алгоритмов машинного обучения и глубинного обучения, которые анализируют пиксели изображений для извлечения ключевой информации, такой как объекты, цвета, формы или движения и другие. Компьютерное зрение тесно связано с обработкой цифровых изображений и использует инструменты, такие как Python, библиотеки, например, OpenCV, TensorFlow, а также продвинутые модели нейронных сетей для достижения высокой точности в распознавании объектов, анализе изображений и выполнении сложных визуальных операций.

Компьютерное зрение является важным элементом в разработке новых технологий, так как оно позволяет автоматизировать многие процессы, ранее требовавшие участия человека. Эта технология может повысить эффективность операций в различных отраслях, что ведет к экономии времени и денег, а также к улучшению качества, точности и безопасности.

Мировой рынок компьютерного зрения был оценен в $20.31 миллиарда в 2023 году. Ожидается, что он вырастет с $25.41 миллиарда в 2024 году до $175.72 миллиарда к 2032 году.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.

Как работает компьютерное зрение?

Компьютерное зрение работает за счёт обработки визуальных данных с использованием передовых алгоритмов и моделей. Этот процесс можно разделить на несколько ключевых этапов:

1. Сбор данных — компьютерное зрение начинается со сбора визуальных данных с помощью различных сенсоров, таких как фотокамеры, видеокамеры, 3D-сканеры. Эти устройства захватывают изображения или видео, которые затем анализируются системами компьютерного зрения.

2. Обработка изображений — следующий шаг заключается в обработке собранных изображений. На этом этапе применяются различные техники обработки изображений, такие как фильтрация или сегментация, чтобы улучшить качество входных данных и подготовить их для дальнейшего анализа.

3. Анализ и классификация — после обработки изображений данные анализируются с использованием алгоритмов машинного обучения. Компьютер учится распознавать шаблоны и классифицировать объекты на основе ранее размеченных обучающих данных.

4. Интерпретация результатов — завершающий этап — это интерпретация результатов анализа. Системы компьютерного зрения генерируют ответы на основе идентифицированных объектов и их контекста в окружающей среде. Например, автономные транспортные средства могут определить, является ли объект пешеходом или другим транспортным средством, и соответственно корректировать свои действия.

Технология компьютерного зрения также использует техники глубинного обучения, которые позволяют осуществлять ещё более продвинутый анализ и лучшее понимание сложных визуальных сценариев. Через все эти процессы компьютеры становятся всё более способными «видеть» и «понимать» окружающий мир аналогично людям.

Компьютерное зрение - здравоохранение

Компьютерное зрение производит революцию в области медицины, позволяя проводить диагностику быстрее и точнее, а также обеспечивать более точное лечение.

Одно из самых перспективных применений компьютерного зрения в медицине — это диагностическая визуализация. Используя алгоритмы искусственного интеллекта, врачи могут анализировать огромные объемы медицинских данных, таких как рентгеновские снимки, КТ и МРТ, гораздо быстрее и точнее, чем раньше.

Алгоритмы компьютерного зрения способны обнаруживать даже незначительные изменения в медицинских изображениях, которые могут указывать на наличие рака или помогать в диагностике нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, путём анализа изображений мозга. Например, компьютерное зрение используется в таких проектах, как Google Health, чтобы врачи могли более точно выявлять рак легких, рак груди, сердечно-сосудистые заболевания или заболевания глаз.

Алгоритмы и приложения компьютерного зрения также играют ключевую роль в роботизированной хирургии. Системы, такие как da Vinci, используют высокоразрешающие камеры для передачи 3D изображения операционного поля на консоль хирурга. Это позволяет хирургу выполнять точные движения даже в труднодоступных областях с помощью хирургических инструментов, управляемых компьютером.

Компьютерное зрение в розничной торговле

Компьютерное зрение становится ключевым элементом цифровой трансформации в розничной торговле, обеспечивая более персонализированный опыт покупок и повышение операционной эффективности.

Технологии компьютерного зрения позволяют осуществлять мониторинг поведения клиентов в магазине, что помогает лучше понимать их предпочтения и потребности. Системы, основанные на технологии компьютерного зрения, могут анализировать передвижение клиентов по магазину, выявлять переполненные зоны, отслеживать маршрут покупателей и измерять время, проведенное у отдельных полок. Это позволяет оптимизировать планировку магазина, улучшить размещение товаров и увеличить продажи.

Технология компьютерного зрения также позволяет создавать тепловые карты, которые показывают, где клиенты проводят больше времени в магазине. Таким образом, можно определить наиболее привлекательные места для размещения товаров.

Отличным примером использования компьютерного зрения в розничной торговле является технология Just Walk Out от Amazon, используемая в магазинах Amazon Go, а также в выбранных магазинах Amazon Fresh и Whole Foods Market. В таких магазинах можно совершать покупки без необходимости стоять в очереди на кассе. Системы компьютерного зрения автоматически распознают продукты, которые клиент кладет в свою корзину, и автоматически списывают оплату с его счета.

Если говорить об управлении полками, компьютерное зрение может автоматизировать многие из этих задач. Например, системы компьютерного зрения могут автоматически проверять, соответствуют ли цены на полках ценам в кассовой системе. Они также позволяют автоматически обнаруживать продукты, срок годности которых подходит к концу, что позволяет продавать их в первую очередь. Эти системы могут также автоматизировать пополнение товаров.

Примером такого использования компьютерного зрения в розничной торговле является робот, созданный Simbe Robotics, который автономно перемещается по магазину, сканируя полки и отслеживая расположение товаров, уровни запасов и цены.

Ещё одним примером применения компьютерного зрения в рознице является использование технологии Infrasenses для подсчёта анонимных посетителей с целью определения уровня трафика в магазине и для выяснения влияния маркетинговых активностей на покупательские решения клиентов. Помимо анализа поведения потребителей в розничных пространствах, такое решение может также помочь принимать стратегические решения по ассортименту на основе данных.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Компьютерное зрение в сельском хозяйстве

Технология компьютерного зрения всё чаще используется в сельском хозяйстве, позволяя точно контролировать посевы, оптимизировать процессы и повышать производственную эффективность, а также создавать интеллектуальные и устойчивые системы производства продовольствия.

Компьютерное зрение позволяет в реальном времени следить за состоянием сельскохозяйственных культур, что позволяет рано выявлять проблемы и предпринимать соответствующие действия. Алгоритмы компьютерного зрения могут анализировать изображения растений и обнаруживать признаки заболеваний, вредителей и недостатка питательных веществ.

Например, компания John Deere предлагает технологию интеллектуального опрыскивания See & Spray™, которая позволяет фермерам сократить использование гербицидов до двух третей. Это решение, основанное на компьютерном зрении и машинном обучении, использует камеры, прикрепленные к штанге опрыскивателя, чтобы определить, что является сорняком, а что нет.

Автоматизация сбора урожая — ещё одна область, где компьютерное зрение играет ключевую роль, сокращая затраты на рабочую силу и повышая эффективность. Сельскохозяйственные роботы, оснащённые камерами и алгоритмами компьютерного зрения, могут автономно определять зрелые фрукты или овощи и собирать их достаточно аккуратно, чтобы не повредить.

Например, Harvest CROO Robotics создала робота, который может собирать клубнику более эффективно, чем люди. Робот использует камеры для идентификации зрелых ягод и аккуратно собирает их.

Безопасность и мониторинг - Алгоритмы и приложения компьютерного зрения

Компьютерное зрение играет всё более важную роль в обеспечении безопасности как в общественных, так и в частных пространствах. Сложные алгоритмы позволяют мониторить окружение, обнаруживать потенциальные угрозы и проактивно реагировать на них.

Системы видеонаблюдения на основе компьютерного зрения обеспечивают более эффективную безопасность объектов и мониторинг больших территорий. Например, алгоритмы могут анализировать поведение людей на видеозаписях, обнаруживая подозрительные ситуации, такие как оставление опасных предметов, проникновение в защищенные зоны или попытки кражи.

Другим примером являются технологии распознавания лиц, которые всё чаще используются в системах контроля доступа и позволяют идентифицировать людей на основе их изображения. Компания Clearview AI создала базу данных лиц, содержащую миллиарды общедоступных фотографий, скачанных из интернета. Хотя это решение является спорным, эта система используется правоохранительными органами в США для идентификации людей, подозреваемых в совершении преступлений.

В свою очередь, Clearview Intelligence интегрирует технологии компьютерного зрения и видеонаблюдения для детектирования, распознавания и классификации объектов в реальном времени. Это позволяет выявлять и интерпретировать конкретные события в заданных областях, улучшая безопасность, управление дорогами и общественными пространствами.

Например, система может обнаружить, когда пешеход переходит дорогу в неположенном месте, срабатывая тревога или записывая событие для дальнейшего анализа. Она также может выявлять неправильно припаркованные автомобили на тротуарах или в зонах, где въезд запрещен, а также другие нарушения правил дорожного движения и даже оптимизировать движение на улицах.

Проекты промышленного компьютерного зрения - Технология компьютерного зрения в производстве и за его пределами

Компьютерное зрение играет ключевую роль в современной промышленности, обеспечивая автоматизацию множества процессов, повышение эффективности, улучшение качества продукции и снижение производственных затрат. Благодаря этой технологии можно создавать более гибкие и эффективные производственные линии, которые способны адаптироваться к изменяющимся требованиям рынка.

Одно из ключевых применений компьютерного зрения в промышленности — это контроль качества продукции. Визуальные системы способны обнаруживать даже мельчайшие дефекты, такие как трещины, царапины, загрязнения или отсутствующие элементы, которые человек может не заметить. Это улучшает качество конечных продуктов и сокращает количество жалоб. Они также могут быстро и точно классифицировать продукты по различным критериям, таким как размер, форма, цвет или материал, а также проверять размеры продуктов, что особенно важно при производстве элементов высокой точности.

Например, компания TOMRA Food использует компьютерное зрение для чрезвычайно точной сортировки и классификации фруктов на производственных линиях — таких как свежие черника, яблоки и цитрусовые. Эта технология делает производство продуктов питания более эффективным и экономичным, так как помогает свести к минимуму потери и максимально увеличить результаты упаковки.

Кроме того, платформа KiS 4.0, внедренная в рамках европейского проекта Qu4lity, в котором участвуют такие партнеры, как ABB, Siemens, Philips и Continental, использует компьютерное зрение и искусственный интеллект для поддержки концепции бездефектного производства (ZDM) в рамках Промышленности 4.0. Благодаря интеграции с технологиями промышленного интернета вещей (IIoT), система обеспечивает точный визуальный анализ компонентов и немедленную реакцию на потенциальные дефекты, что позволяет оптимизировать производственные процессы.

Компьютерное зрение играет ключевую роль в автоматизации производства. Промышленные роботы, оснащенные камерами и алгоритмами компьютерного зрения, способны выполнять сложные задачи, такие как сборка, упаковка или паллетирование. Эта технология даже позволяет создавать полностью автоматизированные производственные линии, где роботы взаимодействуют друг с другом и с другими машинами, выполняя различные задачи непрерывно.

Визуальные системы могут мониторить весь производственный процесс, выявляя любые несоответствия и предотвращая создание дефектной продукции. Например, компания FANUC предлагает широкий спектр промышленных роботов и коботов, оснащенных передовыми технологиями визуального инспектирования. Они могут поддерживать выполнение таких задач, как контроль качества, обнаружение дефектов, проверка сборки, сортировка и комплектация, увеличивая точность, гибкость, эффективность и безопасность производственных процессов в различных отраслях — от автомобильной до электронной.

Еще больше примеров применения компьютерного зрения

Существует множество проектов, основанных на технологиях компьютерного зрения. Например, это системы распознавания лиц, которые улучшают контроль доступа в аэропортах, анализ движений спортсменов, увеличивающий эффективность тренировок и помогающий достичь лучших результатов, а также голосовые помощники для незрячих, использующие технологии распознавания изображений для облегчения передвижения в общественных местах и выполнения повседневных задач.

Также существуют приложения, использующие дополненную реальность, которые позволяют туристам открывать для себя информацию о исторических местах, сканируя окружающие их достопримечательности с помощью смартфона, а также системы, выявляющие мошенничество и финансовые подделки путём анализа подписей, документов или записей с камер видеонаблюдения.

Компьютерное зрение — это динамично развивающаяся область искусственного интеллекта, которая имеет потенциал революционизировать множество отраслей, и перспективы её развития крайне обещающие. Компьютерное зрение не только облегчает жизнь, но и открывает новые возможности для бизнеса и общества, делая его одним из важнейших достижений современной технологии ИИ.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!