5 Computer Vision-applikationer i 2022

Computer vision er en teknologi baseret på kunstig intelligens. Det træner systemer til at trække meningsfuld information fra visuelle data, herunder billeder og videoer. CV bruger digitale billeder og videoer fra kameraer og deep learning-modeller til at opdage og klassificere objekter og foretage automatiske handlinger. 

Artiklen udforsker de mest almindelige computervision-applikationer og deres fordele i den virkelige verden. 

5 Computer Vision-applikationer 

Computersyn virker ved at replikere den menneskelige hjernes evne ved at genkende visuel information. Det bruger mønstergenkendelsesalgoritmer til at træne systemer ved hjælp af store visuelle datasæt. Fremskridt i neurale netværksteknologi muliggør hurtig udvikling af disse algoritmer. For eksempel analyserer detailbutiksautomatisering billeder og videoer for at automatisere kasse- og lagerstyring.

Lad os diskutere de fem industrier, der har flere computervisionsapplikationer. 

Transport 

CV spiller en afgørende rolle i at gøre branchen sikrere og mere effektiv ved at forbedre kundeoplevelsen og generere omsætning. Fra selvkørende biler til trafikstrømsanalyse er Intelligent Transportation System (ITS) blevet kritisk i nutidens højteknologiske verden.

Computervision-applikationerne i transportindustrien omfatter. 

• Selvkørende biler: Autonome køretøjer er den mest almindelige computersynsapplikation i transportindustrien. Teknologien udnytter objektdetekteringsalgoritmer til at detektere og klassificere objekter i bilens omgivelser. For eksempel vejskilte, fodgængere, bomme og andre køretøjer, for at navigere sikkert på vejen. 
• Trafikstrømsanalyse: Trafikstrømssporing og -estimering er blevet muliggjort ved hjælp af optagelser fra droner, der flyder over et kryds. Teknologien hjælper med at observere trafikflow og måle trafikvariabler, der kræves af trafikingeniører.

Medicin og sundhedspleje:

Medicin og sundhedspleje har gennemgået store fremskridt ved hjælp af computersynsteknologi. Teknologien er vant til forbedre medicinske behandlinger og procedurer, der fremskynder sundhedsforskningen og forbedrer patientoplevelsen. 

Her er de to computersynsapplikationer i medicin- og sundhedsindustrien. 

• Påvisning af kræft: Computervisionssystemer trænes ved hjælp af ML- og deep learning-modeller med data fra sundt og kræftvæv for at opdage cancer hos patienter præcist. EN undersøgelse af brystkræft fandt teknologien mere effektiv end menneskelige radiologer.
• Røntgenanalyse: Radiologi er en af ​​de første medicinske disciple, der har vedtaget CV-aktiverede medicinske applikationer. Objektgenkendelsesalgoritmer kombineret med CV bruges til computerstøttet inspektion af røntgen-, MR- og CT-scanninger af indre organer. CV muliggør påvisning af knoglebrud og overvågning af behandlingsresultater og ændringsdetektion i radiologi.

Public Relations & Annoncer

Virksomheder i denne branche bruger CV til bedre markedsførings- og kommunikationsbeslutninger. Teknologien hjælper med at analysere forbrugernes handlinger og gør det muligt for marketingfolk at analysere brugeradfærd og deres reaktion på annoncer. 

To anvendelser af computer vision teknologi i industrien omfatter.

• Sporing af forbrugerens opmærksomhed og følelser: CV bruger ansigtsanalysealgoritmer til at analysere forbrugernes ansigtsudtryk og identificere deres følelser og reaktioner på bestemte annoncer. Ved at bruge følelsesdetektionsteknologi i CV forudsiger marketingfolk i dag salgsindtægter, måler fodtrafik og indstiller deres marketingstrategier i overensstemmelse hermed.
• Virtuel produktapplikation: Forskellige shoppingmærker integrerer i dag augmented reality og CV for at skabe en virtuel shoppingoplevelse for kunderne. For eksempel, Sephora virtuelle kunstner er en mobilapp, der lader dig uploade dit billede og anvende forskellige produkter på dit ansigt virtuelt for at forbedre din produktvalgsoplevelse.
• AI-drevet billedredigering: En anden computervision-applikation er AI-drevet billedredigering, hvor teknologien bruges til at registrere objekter i et billede og adskille eller ændre dem fra baggrunden. For eksempel udnytter et firma kendt som Removal.AI CV-teknologi til at fungere som en baggrundsfjerner.

Fremstillingsindustri

CV hjælper med at identificere problemer og optimere supply chain processer i fremstillingsindustrien. For eksempel produkt- og kvalitetsinspektion og supply chain management.

To almindelige computersynsapplikationer i fremstilling omfatter. 

• Læsning af tekster og stregkoder: Da de fleste produkter har stregkoder på deres emballage, bruger industrien en computervisionsteknik kendt som OCR, der automatisk kan detektere, verificere, konvertere og oversætte stregkoder til læsbare tekster. 
• Produkt montering: Computersyn spiller en afgørende rolle i produkt- og komponentsamling i fremstillingen. Industrien implementerer computervision for at køre fuldautomatiske produktsamlings- og styringsprocesser. 

Landbrug

Computervision bruges i landbruget til at hjælpe med at overvinde adskillige udfordringer, herunder klimaændringer, mangel på arbejdskraft osv. Teknologien muliggør markevaluering og påvisning af afgrødesygdomme og hjælper med at forudsige vejr og afgrødeudbytte. 

Landbrugsindustrien bruger i stigende grad AI- og ML-modeller. Dette omfatter computersyn til afgrøde- og udbytteovervågning og påvisning af produktfejl. Med ordentligt mekanisk udstyr kan teknologien give tidsbesparelser. 

Her er de to computervisionsapplikationer i landbrugsindustrien. 

• Overvågning af afgrøde og udbytte: Computervision muliggør overvågning af plantevækst og påvisning af enhver infektionssygdom, der kan ødelægge afgrødemarken. Derfor har denne teknologi forbedret udbytteestimeringsprocesser. 
• Insektpåvisning: Manuel insektdetektion er ineffektiv og arbejdskrævende. CV-teknologien bruger real-time objektdetektionsalgoritmer til insektdetektion. Det muliggør visionsbaseret optælling og genkendelse af flyvende insekter, der ødelægger afgrøder.

Fremtiden for computervisionsapplikationer

Computersynsteknologi bruger deep learning-modeller og AI neurale netværk til at replikere menneskeligt syn. Det giver os værdifuld indsigt, hvilket øger vores livskvalitet. Med yderligere forskning og forfining af teknologien vil vi se en bredere række af funktioner. Ikke alene bliver teknologien lettere at træne, men også opdage mere fra sine omgivelser. 

Teknologien har potentialet til at låse op for mange nye og nyttige applikationer. CV kan også kombineres med andre teknologier eller AI-undersæt for at bygge mere potente applikationer. For eksempel at gøre det muligt for virksomheder at engagere sig med objekter i realtid i et multidimensionelt rum.

Derudover vil CV hjælpe kunstig generel intelligens (AGI) udvikling og sætte den i stand til at behandle information endnu bedre end det menneskelige visuelle system.

Lær mere om data, Computer Vision og andre seneste trends inden for teknologi med forene.ai.