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 Muster-Erkennungs-Algorithmen, um Systeme mit großen visuellen Datenmengen 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 Lagermanagement zu automatisieren.

Lassen Sie uns die fünf Branchen besprechen, 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 gängigste Computer-Vision-Anwendung in der Verkehrsbranche. Die Technologie nutzt Objekterkennungs-Algorithmen, um Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs zu erkennen und zu klassifizieren, wie z.B. Verkehrszeichen, Fußgänger, Barrieren und andere Fahrzeuge, um sicher die Straße zu befahren.
• Verkehrsfluss-Analyse: Die Analyse und Schätzung des Verkehrsflusses wurden mithilfe von Drohnen-Aufnahmen über einer Kreuzung ermöglicht. Die Technologie hilft, den Verkehrsfluss zu beobachten und Verkehrsvariablen zu messen, die von Verkehrsingenieuren benötigt werden.

Medizin & Gesundheitswesen:

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

Hier sind zwei Computer-Vision-Anwendungen im Medizin- und Gesundheitswesen.

• Krebs-Erkennung: Computer-Vision-Systeme werden mit ML- und Deep-Learning-Modellen trainiert, um Krebs bei Patienten genau zu erkennen. Eine Studie über Brustkrebs fand heraus, dass die Technologie effizienter ist als menschliche Radiologen.
• Röntgen-Analyse: Radiologie ist eines der ersten medizinischen Fachgebiete, die CV-aktivierte medizinische Anwendungen angenommen haben. Objekterkennungs-Algorithmen in Kombination mit CV werden für die computerunterstützte Inspektion von Röntgen-, MRT- und CT-Scans von inneren Organen verwendet.

Öffentlichkeitsarbeit & Werbung

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

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

• Verfolgung von Verbraucher-Aufmerksamkeit & Emotionen: CV verwendet Gesichtsanalyse-Algorithmen, um Verbraucher-Gesichtsausdrücke zu analysieren und ihre Emotionen und Reaktionen auf bestimmte Anzeigen zu erkennen.
• Virtuelle Produktanwendung: Verschiedene Einzelhandelsmarken integrieren heute Augmented Reality und CV, um Kunden ein virtuelles Einkaufserlebnis zu bieten.
• KI-gestützte 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 von dem Hintergrund zu trennen oder zu ändern.

Fertigungsindustrie

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

Zwei gängige Computer-Vision-Anwendungen in der Fertigung 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 in lesbare Texte übersetzen kann.
• Produkt-Montage: Computer-Vision spielt eine entscheidende Rolle bei der Produkt- und Komponenten-Montage in der Fertigung. Die Branche setzt Computer-Vision ein, um vollautomatisierte Produkt-Montage- und Management-Prozesse durchzuführen.

Landwirtschaft

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

Die Landwirtschaftsbranche setzt zunehmend KI- und ML-Modelle ein, einschließlich Computer-Vision für die Überwachung von Pflanzen und Ernte sowie die Erkennung von Produktfehlern.

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

• Pflanzen- und Ernte-Überwachung: Computer-Vision ermöglicht die Überwachung des Pflanzenwachstums und die Erkennung von infektiösen Krankheiten, die das Feld zerstören können.
• Insekten-Erkennung: Manuelle Insekten-Erkennung ist ineffizient und arbeitsintensiv. CV-Technologie verwendet Echtzeit-Objekterkennungs-Algorithmen für die Insekten-Erkennung.

Die Zukunft von Computer-Vision-Anwendungen

Computer-Vision-Technologie verwendet Deep-Learning-Modelle und KI-Neural-Netze, um das menschliche Sehen nachzuahmen. Sie gibt uns wertvolle Einblicke und verbessert unsere Lebensqualität. Mit weiterer Forschung und Verfeinerung der Technologie werden wir eine breitere Palette von Funktionen sehen.

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 entwickeln.

Darüber hinaus wird CV die Entwicklung von künstlicher allgemeiner Intelligenz unterstützen und es ermöglichen, Informationen besser zu verarbeiten als das menschliche Sehsystem.

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