Что такое компьютерное зрение и как оно работает?

Наш мир переполнен визуальными данными, и именно так мы видим и интерпретируем мир вокруг нас. Но гораздо больше, чем память любого отдельного человека — или даже 8 миллиардов коллективной памяти планеты — это изображения и видео, хранящиеся в Интернете. Каждый день миллионы загружаются в социальные сети.

Они находятся на наших телефонах и компьютерах; в облаке и локально. Этот взрыв визуальной информации создал необходимость в ее понимании, и это достигается с помощью компьютерного зрения. Эта область искусственного интеллекта позволяет компьютерам “видеть”, интерпретировать и понимать визуальный мир так же, как это делают люди.

Компьютерное зрение начинает трансформировать отрасли, и его влияние далеко идущие.

Разоблачение компьютерного зрения

Компьютерное зрение стремится воспроизвести (и улучшить) то, что мы знаем, что человеческая визуальная система может достичь. Это сложно, как и наша собственная система, и мы не всегда знаем, как работают алгоритмы, что делает это более абстрактным, чем наше собственное.

Как мы заставляем машину понять изображение в первую очередь? Процесс начинается с захвата изображения, когда камеры/датчики фиксируют визуальную информацию. Затем идет обработка изображения, где алгоритмы улучшают изображения, чтобы сделать их более понятными, например, уменьшая шум. Следующий этап — извлечение признаков, где система идентифицирует важные элементы в изображении, такие как его края, формы и цвета. Алгоритмы, часто слишком сложные для понимания (поскольку они обучались самостоятельно), затем используют эти признаки для распознавания шаблонов.

Механика компьютерного зрения

Волшебство компьютерного зрения заключается в его алгоритмах, но они на самом деле варьируются в зависимости от случая использования и подхода. Сверточные нейронные сети, возможно, являются наиболее распространенными, так как они отлично справляются с классификацией изображений и обнаружением объектов, что имеет множество применений в промышленности.

Алгоритмы обнаружения объектов, такие как You Only Look Once и Region-based CNN, идентифицируют и локализуют объекты на изображениях, например, рисуя ограничивающие рамки вокруг автомобилей или людей для обнаружения потока движения. Сегментация изображений — это совершенно отдельная техника, где алгоритмы делят изображения на значимые области.

Примеры в реальной жизни

Компьютерное зрение далеко не просто теоретическая концепция, так как оно уже имеет множество применений в промышленности, что означает, что оно имеет финансовые и экономические последствия. В здравоохранении оно может использовать медицинские изображения для обнаружения опухолей (в некоторых случаях лучше, чем люди), а также для многих других задач распознавания шаблонов в исследованиях. Розничная торговля может использовать его для автоматизированной кассы, как в магазинах Amazon, которые следят за тем, как вы берете вещи с полки. Производственные предприятия используют его для контроля качества, в то время как автономные транспортные средства сильно полагаются на компьютерное зрение для безопасного вождения и восприятия окружающего мира.

Компании, ведущие в этой области

Многие компании способствуют инновациям в области компьютерного зрения. Технологические гиганты, такие как Google, Microsoft и Amazon, предлагают мощные облачные сервисы, такие как Google Cloud Vision API, Amazon Rekognition и Microsoft Azure Cognitive Services for Vision. Все они предоставляют предварительно обученные модели и API для разработчиков и являются отличными инструментами, но, возможно, более важна стратегия.

Digitalsense – Компьютерное зрение — это компания по разработке компьютерного зрения, базирующаяся в Уругвае, которая специализируется на ИИ. Предлагаемые технологии включают обнаружение объектов, распознавание лиц и возможности OCR. Их экспертиза охватывает несколько отраслей, от развлечений и FoodTech до красоты и здоровья. Успешные проекты включают такие как Sienz (контроль качества фруктов) и Ulta (опыт примерки макияжа), где они предоставили комплексные решения от бизнес-анализа и НИОКР до полного развития и развертывания.

Clarifai — еще одна важная компания. У нее очень интуитивно понятная платформа (не обязательно консалтинговая) с большим акцентом на инструменты для разработчиков. Платформа поддерживает около полумиллиона пользователей по всему миру, обрабатывая невообразимое количество запросов ИИ каждый день. Deepomatic также важна в области распознавания изображений. Они работают в различных секторах и в настоящее время анализируют около 1 миллиона операций каждый месяц для крупных клиентов, таких как Bouygues Telecom и Swisscom.

Будущее компьютерного зрения

Трудно предсказать, что будет возможно через год с компьютерным зрением, но многие консалтинговые компании имеют лучшее предположение. Что точно, так это то, что нет признаков замедления инноваций, и это означает, что цифровая трансформация важна не только сегодня, но и в будущем.

Облачные вычисления принесут гораздо более быструю обработку, и эти данные будут анализироваться ближе к источнику. Кроме того, надеемся, что объяснимый ИИ сделает модели более прозрачными, что позволит нам лучше с ними работать, а также уточнить этические проблемы, которые у людей есть с ними. Конечно, IoT и робототехника только снижаются в цене, что означает, что компьютерное зрение станет все более доступным для небольших компаний и стартапов.

*Компьютерное зрение меняет то, как бизнес и его процессы взаимодействуют с окружающей средой, от понимания большего о своем потоке клиентов до избежания опасностей на рабочем месте. Оно началось как исследовательская область с научно-фантастическими коннотациями, но быстро оказало реальное влияние. Более того, его использование выходит далеко за рамки экономии денег (рабочей силы) или ускорения процессов. Вместо этого, в все большем количестве ситуаций, компьютерное зрение превосходит своих человеческих аналогов. Означает ли эта история замену и безработицу? Нет, это просто означает, что люди могут сосредоточиться на том, в чем они хороши, в то время как компьютеры занимаются распознаванием шаблонов.