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 menneskehjernens 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.

Transport

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

Computer vision-anvendelserne i transportindustrien omfatter.

• Selvkørende 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 navigere sikkert på vejen.
• Trafikstrømsanalyse: Sporing af trafikstrømme og -estimation er blevet muligt ved hjælp af optagelser fra droner, der flyver over et kryds. Teknologien hjælper med at observere trafikstrømmen og måle de trafikvariable, som trafikingeniører har brug for.

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. En undersøgelse af brystkræft viste, at teknologien var mere effektiv end menneskelige radiologer.
• 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. CV gør det muligt at opdage knoglebrud, overvåge behandlingsresultater og registrere ændringer inden for radiologi.

PR & 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. Ved hjælp af følelsesgenkendelse i CV kan marketingfolk forudsige salgsindtægter, måle antallet af besøgende og tilpasse deres markedsføringsstrategier.
• Virtuel afprøvning af produkter: Forskellige shoppingmærker integrerer i dag augmented reality og CV for at skabe en virtuel shoppingoplevelse for kunderne. For eksempel er Sephora Virtual Artist en mobilapp, hvor du kan uploade dit billede og virtuelt prøve forskellige produkter i ansigtet for lettere at vælge produkter.
• 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. For eksempel bruger virksomheden Removal.AI CV-teknologi til at fjerne baggrunde.

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 stregkode-læsning: Da de fleste produkter har stregkoder på deres emballage, bruger industrien en computer vision-teknik kendt som OCR, der kan automatisk opdage, verificere, konvertere og oversætte stregkoder til læselige tekster.
• Produktmontering: Computer vision spiller en kritisk rolle i produkt- og komponentmontering i produktionsindustrien. Industrien anvender computer vision til fuldt automatiseret produktmontering og styringsprocesser.

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. Med passende mekanisk udstyr kan teknologien spare tid.

Her er to computer vision-anvendelser i landbrugsindustrien.

• Afgrøde- og udbytteovervågning: Computer vision muliggør plantevækstovervågning og detektion af infektionssygdomme, der kan ødelægge afgrøden. Teknologien har dermed forbedret processerne til estimering af udbyttet.
• Insekt-detektion: Manuel insekt-detektion er ineffektiv og arbejdskrævende. CV-teknologi bruger realtidsobjektdetektionsalgoritmer til insekt-detektion. Den muliggør synsbaseret optælling og genkendelse af flyvende insekter, der ødelægger afgrøder.

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. Med yderligere forskning og forbedring vil teknologien få et bredere udvalg af funktioner. Den bliver ikke blot lettere at træne, men vil også opdage mere i sine omgivelser.

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. For eksempel kan virksomheder interagere med objekter i realtid i et flerdimensionelt rum.

Desuden vil CV hjælpe med at udvikle kunstig generel intelligens og gøre AGI i stand til at behandle information endnu bedre end det menneskelige synssystem.

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