5 Computer Vision-Anvendelser i 2022

Computer vision er en teknologi baseret på kunstig intelligens. Den træner systemer til at hente meningsfuld information fra visuel data, herunder billeder og videoer. CV bruger digitale billeder og videoer fra kameraer og dybe læringmodeller til at opdage og klassificere objekter og udføre automatiserede handlinger.

Artiklen udforsker de mest almindelige computer vision-anvendelser og deres fordele i den virkelige verden.

5 Computer Vision-Anvendelser

Computer vision fungerer ved at replikere menneske hjernens evner ved at genkende visuel information. Den bruger mønstergenkendelsesalgoritmer til at træne systemer ved hjælp af store visuelle datasæt. Fremgang i neural netværksteknologi muliggør hurtig fremgang for disse algoritmer. For eksempel analyserer butiksautomatisering billeder og videoer for at automatisere checkout og lagerstyring.

Lad os diskutere de fem industrier, der har flere computer vision-anvendelser.

Transportation

CV spiller en afgørende rolle i at gøre industrien sikrere og mere effektiv ved at forbedre kundeoplevelsen og indtjeningen. Fra selv kørende biler til trafikflådanalyse er Intelligent Transportation System (ITS) blevet kritisk i dagens højteknologiske verden.

Computer vision-anvendelserne i transportindustrien omfatter.

• Selv kørende biler: Autonome køretøjer er den mest almindelige computer vision-anvendelse i transportindustrien. Teknologien udnytter objektgenkendelsesalgoritmer til at opdage og klassificere objekter i bilens omgivelser. For eksempel, vejvisning, fodgængere, barrierer og andre køretøjer, for at sikre en sikkert vej.
• Trafikflådanalyse: Trafikflådetracking og -estimation er blevet muligt ved hjælp af optagelser fra droner, der flyver over et kryds.

Medicin & Sundhed:

Medicin og sundhed har gennemgået store fremskridt med computer vision-teknologi. Teknologien bruges til at forbedre medicinske behandlinger og procedurer, hvilket accelererer sundhedsforskning og forbedrer patientoplevelsen.

Her er to computer vision-anvendelser i medicin og sundhedsindustrien.

• Kræftdiagnose: Computer vision-systemer er trænet med ML- og dybe læringmodeller med data fra sunde og kræftsyge væv til at diagnosticere kræft hos patienter nøjagtigt.
• Røntgenanalyse: Radiologi er en af de første medicinske discipliner, der har adopteret CV-aktiverede medicinske anvendelser. Objektgenkendelsesalgoritmer kombineret med CV bruges til computerunderstøttet inspektion af røntgenbilleder, MRI og CT-scans af indre organer.

Offentlige Relationer & Reklamer:

Virksomheder i denne industri bruger CV til bedre markedsførings- og kommunikationsbeslutninger. Teknologien hjælper med at analysere forbrugeradfærd og giver mulighed for markedsførere at analysere brugeradfærd og deres reaktion på reklamer.

To anvendelser af computer vision-teknologi i industrien omfatter.

• Sporing af forbrugeropmærksomhed & emotioner: CV bruger ansigtsanalysealgoritmer til at analysere forbrugernes ansigtsudtryk og identificere deres emotioner og reaktioner på bestemte reklamer.
• Virtualt produktanvendelse: Forskellige shoppingmærker integrerer i dag augmented reality og CV for at skabe en virtuel shoppingoplevelse for kunderne.
• AI-drevet billedbehandling: En anden computer vision-anvendelse er AI-drevet billedbehandling, hvor teknologien bruges til at opdage objekter i et billede og adskille eller ændre dem fra baggrunden.

Produktionsindustrien:

CV hjælper med at identificere problemer og optimere leveranceprocesser i produktionsindustrien. For eksempel, produkt- og kvalitetsinspektion samt leverancestyring.

To almindelige computer vision-anvendelser i produktionsindustrien omfatter.

• Tekst- og streckode-læsning: Da de fleste produkter har streckoder på deres emballage, bruger industrien en computer vision-teknik kendt som OCR, der kan automatisk opdage, verificere, konvertere og oversætte streckoder til læselige tekster.
• Produktmontering: Computer vision spiller en kritisk rolle i produkt- og komponentmontering i produktionsindustrien.

Landbrug:

Computer vision anvendes i landbrug for at hjælpe med at overvinde flere udfordringer, herunder klimaforandringer, mangel på arbejdskraft osv. Teknologien muliggør markvurdering og afgrøde-sygdomsdetektion og hjælper med at forudsige vejr og afgrødeudbytte.

Landbrugsindustrien anvender i stigende grad AI- og ML-modeller, herunder computer vision til afgrøde- og udbytteovervågning samt produktfejl-detektion.

Her er to computer vision-anvendelser i landbrugsindustrien.

• Afgrøde- og udbytteovervågning: Computer vision muliggør plantevækstovervågning og detektion af infektionssygdomme, der kan ødelægge afgrøden.
• Insekt-detektion: Manuel insekt-detektion er ineffektiv og arbejdskrævende. CV-teknologi bruger realtidsobjektdetektionsalgoritmer til insekt-detektion.

Computer Vision-Anvendelsernes Fremtid:

Computer vision-teknologi bruger dybe læringmodeller og AI-neurale netværk til at replikere menneskesyn. Den giver os værdifulde indsigt og forbedrer vores livskvalitet.

Teknologien har potentialet til at låse op for mange nye og nyttige anvendelser. CV kan kombineres med andre teknologier eller AI-undergrupper til at bygge mere potente anvendelser.

Desuden vil CV hjælpe med at udvikle kunstig generel intelligens og enable it to process information even better than the human visual system.

Lær mere om data, Computer Vision og andre nyeste trends i teknologi med unite.ai.