Was ist Computer Vision und wie funktioniert es?

Unsere Welt ist voller visueller Daten, und so sehen und interpretieren wir die Welt selbst. Aber weit größer als das Gedächtnis eines einzelnen Menschen – oder sogar das kumulierte Gedächtnis des Planeten mit 8 Milliarden Menschen – sind die Bilder und Videos, die online gespeichert sind. Millionen werden jeden Tag in sozialen Medien hochgeladen.

Sie befinden sich auf unseren Handys und unseren Computern; in der Cloud und lokal. Diese Explosion visueller Informationen hat einen Bedarf geschaffen, sie zu verstehen, und das geschieht mit Computer Vision. Dieses Gebiet der künstlichen Intelligenz ermöglicht es Computern, die visuelle Welt ähnlich wie Menschen zu “sehen”, zu interpretieren und zu verstehen.

Computer Vision beginnt nun, Industrien zu transformieren, und ihre Auswirkungen sind weitreichend.

Entmystifizierung der Computer Vision

Computer Vision versucht, das zu replizieren (und zu verbessern), was wir wissen, dass das menschliche visuelle System erreichen kann. Es ist komplex, wie unser eigenes, und wir wissen nicht immer, wie die Algorithmen funktionieren, was es abstrakter macht als unser eigenes.

Wie bringen wir eine Maschine dazu, ein Bild überhaupt zu verstehen? Der Prozess beginnt mit der Bildakquisition, bei der Kameras/Sensoren visuelle Informationen erfassen. Dann folgt die Bildverarbeitung, bei der Algorithmen die Bilder verbessern, um das Verständnis zu erleichtern, wie z.B. die Rauschreduzierung. Die Merkmalsextraktion folgt, bei der das System wichtige Dinge im Bild identifiziert, wie Kanten, Formen und Farben. Algorithmen, die oft zu fortgeschritten sind, um sie zu verstehen (weil sie selbstlernend sind), verwenden dann diese Merkmale zur Mustererkennung.

Die Mechanik der Computer Vision

Die Magie der Computer Vision liegt in ihren Algorithmen, aber diese variieren tatsächlich je nach Anwendungsfall und Ansatz. Convolutional Neural Networks sind vielleicht die gebräuchlichsten, da sie bei der Bildklassifizierung und Objekterkennung hervorragend abschneiden, was viele industrielle Anwendungen hat.

Objekterkennungsalgorithmen wie You Only Look Once und Region-based CNN identifizieren und lokalisieren Objekte in Bildern, wie das Zeichnen von Begrenzungsrahmen um Autos oder Personen, um den Verkehrsfluss zu erkennen. Die Bildsegmentierung ist eine völlig separate Technik, bei der Algorithmen Bilder in bedeutungsvolle Regionen unterteilen.

Beispiele in der Praxis

Computer Vision ist weit mehr als nur ein theoretisches Konzept, da es jetzt viele industrielle Anwendungen hat, was finanzielle und wirtschaftliche Auswirkungen hat. Im Gesundheitswesen kann es medizinische Bilder verwenden, um Tumore zu erkennen (in einigen Fällen besser als Menschen) sowie viele andere Mustererkennungsaufgaben in der Forschung. Die Einzelhandelsbranche kann es für automatisierte Kassen verwenden, ähnlich wie die Amazon-Läden, die beobachten, wie Sie Dinge vom Regal nehmen. Fertigungsanlagen nutzen es zur Qualitätskontrolle, während autonome Fahrzeuge stark auf Computer Vision angewiesen sind, um sicher zu fahren und die Umgebung zu lesen.

Unternehmen, die den Weg weisen

Viele Unternehmen treiben die Innovation in der Computer Vision voran. Technologiegiganten wie Google, Microsoft und Amazon bieten leistungsstarke cloudbasierte Dienste an, wie z.B. Googles Cloud Vision API, Amazons Rekognition und Microsofts Azure Cognitive Services for Vision. Diese bieten alle vortrainierte Modelle und APIs für Entwickler und sind großartige Werkzeuge, aber vielleicht wichtiger ist die Strategie.

Digitalsense – Computer Vision ist ein Unternehmen zur Entwicklung von Computer Vision mit Sitz in Uruguay, das sich auf KI spezialisiert hat. Die angebotene Technologie umfasst Objekterkennung, Gesichtserkennung und OCR-Funktionen. Ihre Expertise erstreckt sich über mehrere Branchen, von Unterhaltung und FoodTech bis hin zu Schönheit und Wellness. Erfolgreiche Projekte umfassen Sienz (Qualitätskontrolle von Obst) und Ulta (Make-up-Anprobe), bei denen sie End-to-End-Lösungen von der Geschäftsanalytik und F&E bis hin zur vollständigen Entwicklung und Bereitstellung bereitgestellt haben.

Clarifai ist ein weiteres wichtiges Unternehmen. Es hat eine sehr intuitive Plattform (nicht unbedingt eine Beratung) mit einem großen Fokus auf Entwicklerwerkzeuge. Die Plattform unterstützt rund eine halbe Million Benutzer weltweit und verarbeitet jeden Tag eine unvorstellbare Anzahl von KI-Anfragen. Deepomatic ist ebenfalls wichtig im Bereich der Bilderkennung. Sie arbeiten in einer Vielzahl von Sektoren und analysieren derzeit fast 1 Million Operationen jeden Monat für große Kunden wie Bouygues Telecom und Swisscom.

Die Zukunft der Computer Vision

Es ist schwierig vorherzusagen, was in einem Jahr mit Computer Vision möglich sein wird, aber viele Beratungsunternehmen haben eine beste Schätzung. Sicher ist, dass es keine Anzeichen für eine Verlangsamung der Innovation gibt, und das bedeutet, dass digitale Transformation nicht nur heute wichtig ist, sondern auch in Zukunft.

Edge Computing wird viel schnellere Verarbeitung bringen, und diese Daten werden näher an der Quelle analysiert. Darüber hinaus wird hoffentlich Explainable AI Modelle transparenter machen, was bedeutet, dass wir besser mit ihnen experimentieren können, aber auch die ethischen Bedenken, die die Menschen haben, verfeinern können. Natürlich sinken die Preise für IoT und Robotik, was bedeutet, dass Computer Vision zunehmend für kleinere Unternehmen und Startups zugänglich wird.

*Computer Vision verändert, wie Unternehmen und ihre Prozesse mit der Umgebung interagieren, von einem besseren Verständnis ihres Kundenverkehrs bis hin zur Vermeidung von Arbeitsplatzgefahren. Es begann als Forschungsfeld mit science-fictionhaften Konnotationen, hat aber schnell einen realen Einfluss gehabt. Darüber hinaus geht seine Nutzung weit über die Einsparung von Geld (Arbeitskraft) oder die Beschleunigung von Prozessen hinaus. Stattdessen übertrifft Computer Vision in immer mehr Situationen seine menschlichen Gegenstücke. Dreht sich diese Geschichte um Ersatz und Arbeitslosigkeit? Nein, es bedeutet einfach, dass Menschen sich auf Dinge konzentrieren können, in denen sie gut sind, während Computer sich um die Mustererkennung kümmern.