5 Computer-Vision-Anwendungen im Jahr 2022

Computer-Vision ist eine auf künstlicher Intelligenz basierende Technologie. Sie trainiert Systeme, um sinnvolle Informationen aus visuellen Daten zu extrahieren, einschließlich Bilder und Videos. CV verwendet digitale Bilder und Videos von Kameras und Deep-Learning-Modellen, um Objekte zu erkennen und zu klassifizieren und automatisierte Aktionen auszuführen. 

Der Artikel untersucht die gängigsten Computer-Vision-Anwendungen und ihre Vorteile in der realen Welt. 

5 Computer-Vision-Anwendungen 

Computer-Vision funktioniert, indem es die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns nachahmt, indem es visuelle Informationen erkennt. Es verwendet Mustererkennungsalgorithmen, um Systeme mit großen visuellen Datensätzen zu trainieren. Fortschritte in der Neural-Netz-Technologie ermöglichen den schnellen Fortschritt dieser Algorithmen. Zum Beispiel analysiert die Automatisierung von Einzelhandelsgeschäften Bilder und Videos, um den Check-out und das Inventarmanagement zu automatisieren.

Lassen Sie uns die fünf Branchen diskutieren, die mehrere Computer-Vision-Anwendungen haben. 

Verkehr 

CV spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Sicherheit und Effizienz der Branche, indem es die Kundenerfahrung und die Umsatzgenerierung erhöht. Von selbstfahrenden Autos bis hin zur Analyse des Verkehrsflusses ist das intelligente Verkehrssystem (ITS) in der heutigen high-tech-Welt von entscheidender Bedeutung.

Die Computer-Vision-Anwendungen in der Verkehrsbranche umfassen. 

• Self-Driving Cars: Autonome Fahrzeuge sind die gängigsten Computer-Vision-Anwendungen in der Verkehrsbranche. Die Technologie nutzt Objekterkennungsalgorithmen, um Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs zu erkennen und zu klassifizieren. Zum Beispiel Verkehrszeichen, Fußgänger, Barrieren und andere Fahrzeuge, um sicher die Straße zu befahren. 
• Verkehrsflussanalyse: Die Verkehrsflussverfolgung und -schätzung wurden mithilfe von Aufnahmen ermöglicht, die von Drohnen über einer Kreuzung aufgenommen wurden. Die Technologie hilft, den Verkehrsfluss zu beobachten und Verkehrsvariablen zu messen, die von Verkehrsingenieuren benötigt werden.

Medizin & Gesundheitswesen:

Medizin und Gesundheitswesen haben große Fortschritte mit Computer-Vision-Technologie gemacht. Die Technologie wird verwendet, um medizinische Behandlungen und Verfahren zu verbessern, Gesundheitsforschung zu beschleunigen und die Patientenerfahrung zu verbessern. 

Hier sind zwei Computer-Vision-Anwendungen in der Medizin- und Gesundheitsbranche. 

• Krebsdetektion: Computer-Vision-Systeme werden mit ML- und Deep-Learning-Modellen trainiert, die mit Daten von gesunden und krebskranken Geweben ausgestattet sind, um Krebs bei Patienten genau zu detektieren. Eine Brustkrebsstudie fand, dass die Technologie effizienter war als menschliche Radiologen.
• Röntgenanalyse: Radiologie ist eines der ersten medizinischen Fachgebiete, die CV-aktivierte medizinische Anwendungen angenommen haben. Objekterkennungsalgorithmen in Kombination mit CV werden für die computerunterstützte Inspektion von Röntgenbildern, MRT- und CT-Scans von inneren Organen verwendet. CV ermöglicht die Erkennung von Knochenbrüchen und die Überwachung von Behandlungsergebnissen und Veränderungen in der Radiologie.

Öffentliche Beziehungen & Werbung

Unternehmen in dieser Branche verwenden CV für bessere Marketing- und Kommunikationsentscheidungen. Die Technologie hilft, Verbraucheraktionen zu analysieren und ermöglicht es Marketingspezialisten, Benutzerverhalten und deren Reaktionen auf Werbung zu analysieren. 

Zwei Anwendungen von Computer-Vision-Technologie in der Branche umfassen.

• Verfolgung von VerbraucherAufmerksamkeit & Emotionen: CV verwendet Gesichtsanalyse-Algorithmen, um Verbraucher-Gesichtsausdrücke zu analysieren und ihre Emotionen und Reaktionen auf bestimmte Werbung zu erkennen. Folglich ermöglicht die Emotions-Erkennungstechnologie in CV es Marketingspezialisten, Umsatzprognosen zu erstellen, Fußverkehr zu messen und ihre Marketingstrategien entsprechend zu planen.
• Virtuelle Produktanwendung: Verschiedene Einzelhandelsmarken integrieren heute Augmented Reality und CV, um Kunden ein virtuelles Einkaufserlebnis zu bieten. Zum Beispiel ist Sephora Virtual Artist eine mobile App, die es Ihnen ermöglicht, Ihr Foto zu uploaden und verschiedene Produkte auf Ihrem Gesicht virtuell anzuwenden, um Ihre Produktauswahl zu verbessern.
• KI-gestütztes Bildbearbeitung: Eine weitere Computer-Vision-Anwendung ist die KI-gestützte Bildbearbeitung, bei der die Technologie verwendet wird, um Objekte in einem Bild zu erkennen und sie vom Hintergrund zu trennen oder zu ändern. Zum Beispiel nutzt das Unternehmen Removal.AI CV-Technologie, um als Hintergrundentferner zu fungieren.

Fertigungsindustrie

CV hilft, Probleme zu identifizieren und Lieferkettenprozesse in der Fertigungsindustrie zu optimieren. Zum Beispiel Produkt- und Qualitätsinspektion und Lieferkettenmanagement.

Zwei gängige Computer-Vision-Anwendungen in der Fertigungsindustrie umfassen. 

• Text- und Barcode-Lese: Da die meisten Produkte Barcodes auf ihrer Verpackung haben, verwendet die Branche eine Computer-Vision-Technik, die als OCR bekannt ist und die automatisch Barcodes erkennen, überprüfen, umwandeln und übersetzen kann. 
• Produktmontage: Computer-Vision spielt eine entscheidende Rolle bei der Produkt- und Komponentenmontage in der Fertigungsindustrie. Die Branche setzt Computer-Vision ein, um vollautomatisierte Produktmontage- und Managementprozesse durchzuführen. 

Landwirtschaft

Computer-Vision wird in der Landwirtschaft eingesetzt, um mehrere Herausforderungen zu überwinden, einschließlich Klimawandel, Arbeitskräftemangel usw. Die Technologie ermöglicht die Feldbewertung und die Erkennung von Pflanzenkrankheiten und hilft, Wetter und Ernteerträge vorherzusagen. 

Die Landwirtschaftsbranche setzt zunehmend KI- und ML-Modelle ein. Dazu gehören Computer-Vision für die Überwachung von Pflanzen und Ernte sowie die Erkennung von Produktfehlern. Mit geeigneter mechanischer Ausrüstung kann die Technologie Zeitersparnis bieten. 

Hier sind zwei Computer-Vision-Anwendungen in der Landwirtschaftsbranche. 

• Pflanzen- und Ertragsüberwachung: Computer-Vision ermöglicht die Überwachung des Pflanzenwachstums und die Erkennung von Krankheiten, die das Feld zerstören können. Daher hat diese Technologie die Schätzung von Erträgen verbessert. 
• Insekten-Erkennung: Manuelle Insekten-Erkennung ist ineffektiv und arbeitsintensiv. CV-Technologie verwendet Echtzeit-Objekterkennungsalgorithmen für die Insekten-Erkennung. Sie ermöglicht die visionbasierte Zählung und Erkennung von fliegenden Insekten, die Pflanzen zerstören.

Die Zukunft von Computer-Vision-Anwendungen

Computer-Vision-Technologie verwendet Deep-Learning-Modelle und KI-Neural-Netze, um das menschliche Sehen nachzuahmen. Sie bietet uns wertvolle Einblicke und verbessert unsere Lebensqualität. Mit weiterer Forschung und Verfeinerung der Technologie werden wir eine breitere Palette von Funktionen sehen. Nicht nur wird die Technologie einfacher zu trainieren, sondern auch mehr aus ihrer Umgebung entdecken. 

Die Technologie hat das Potenzial, viele neue und nützliche Anwendungen zu entsperren. Außerdem kann CV mit anderen Technologien oder KI-Teilmengen kombiniert werden, um potentere Anwendungen zu erstellen. Zum Beispiel ermöglicht es Unternehmen, in Echtzeit mit Objekten in einem mehrdimensionalen Raum zu interagieren.

Darüber hinaus wird CV bei der Entwicklung von künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) helfen und es ermöglichen, Informationen noch besser als das menschliche Sehsystem zu verarbeiten.

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