5 Computer Vision -sovellusta vuonna 2022

Tietokonenäkö on tekoälyyn perustuva tekniikka. Se kouluttaa järjestelmät vetämään merkityksellistä tietoa visuaalisesta tiedosta, mukaan lukien kuvat ja videot. CV käyttää digitaalisia kuvia ja videoita kameroista ja syväoppimismalleista objektien löytämiseen ja luokitteluun sekä automaattisiin toimiin. 

Artikkelissa tarkastellaan yleisimpiä tietokonenäkösovelluksia ja niiden etuja todellisessa maailmassa. 

5 Computer Vision -sovellukset 

Tietokonenäkö toimii toistamalla ihmisen aivojen kykyä tunnistamalla visuaalista tietoa. Se käyttää kuviontunnistusalgoritmeja järjestelmien kouluttamiseen käyttämällä suuria visuaalisia tietojoukkoja. Edistykset sisään hermoverkkotekniikka mahdollistavat näiden algoritmien nopean edistymisen. Esimerkiksi vähittäiskaupan automaatio analysoi kuvia ja videoita kassan ja varastonhallinnan automatisoimiseksi.

Keskustellaan viidestä toimialasta, joilla on useita tietokonenäkösovelluksia. 

kuljetus 

CV:llä on keskeinen rooli alan turvallisuuden ja tehokkuuden tekemisessä parantamalla asiakaskokemusta ja tulontuotantoa. Itseajavista autoista liikennevirtojen analysointiin, älykäs kuljetusjärjestelmä (ITS) on tullut kriittiseksi nykypäivän huipputeknologian maailmassa.

Kuljetusalan tietokonenäkösovelluksia ovat mm. 

• Itse ajavat autot: Autonomiset ajoneuvot ovat yleisin tietokonenäkösovellus kuljetusalalla. Tekniikka hyödyntää esineentunnistusalgoritmeja tunnistaakseen ja luokitellakseen esineitä auton ympäristössä. Esimerkiksi liikennemerkit, jalankulkijat, esteet ja muut ajoneuvot tiellä liikkumiseen turvallisesti. 
• Liikennevirta-analyysi: Liikennevirtojen seuranta ja arviointi on tehty mahdolliseksi risteyksen päällä kelluvista droneista saatujen materiaalien avulla. Tekniikka auttaa tarkkailemaan liikenteen sujuvuutta ja mittaamaan liikenneinsinöörien vaatimia liikennemuuttujia.

Lääketiede ja terveydenhuolto:

Lääketiede ja terveydenhuolto ovat kokeneet suuria edistysaskeleita tietokonenäkötekniikan avulla. Tekniikkaan on totuttu parantaa lääketieteellisiä hoitoja ja menettelyt, nopeuttaa terveydenhuollon tutkimusta ja parantaa potilaskokemusta. 

Tässä on kaksi tietokonenäkösovellusta lääketieteen ja terveydenhuollon alalla. 

• Syövän havaitseminen: Tietokonenäköjärjestelmiä koulutetaan käyttämällä ML- ja syväoppimismalleja, joissa on tietoja terveistä ja syöpäkudoksista, jotta syöpä voidaan havaita tarkasti potilaissa. A rintasyöpätutkimus havaitsivat teknologian tehokkaammaksi kuin ihmisradiologit.
• Röntgenanalyysi: Radiologia on yksi ensimmäisistä lääketieteen oppilaista, joka omaksui CV-pohjaiset lääketieteelliset sovellukset. Objektintunnistusalgoritmeja yhdistettynä CV:hen käytetään tietokoneavusteiseen sisäelinten röntgen-, MRI- ja CT-tarkastuksiin. CV mahdollistaa luunmurtumien havaitsemisen sekä hoitotulosten seurannan ja muutosten havaitsemisen radiologiassa.

PR & mainokset

Tämän alan yritykset käyttävät CV:tä parempien markkinointi- ja viestintäpäätösten tekemiseen. Tekniikka auttaa analysoimaan kuluttajien toimia ja antaa markkinoijille mahdollisuuden analysoida käyttäjien käyttäytymistä ja heidän reagointiaan mainoksiin. 

Kaksi tietokonenäkötekniikan sovellusta teollisuudessa ovat.

• Kuluttajien huomion ja tunteiden seuranta: CV käyttää kasvojen analysointialgoritmeja analysoimaan kuluttajien ilmeitä ja tunnistamaan heidän tunteitaan ja reaktioitaan tiettyihin mainoksiin. Siksi markkinoijat käyttävät CV:ssä tunteiden havaitsemistekniikkaa, ja he ennustavat myyntituloja, mittaavat kävijämäärää ja määrittävät markkinointistrategiansa sen mukaisesti.
• Virtuaalinen tuotesovellus: Eri ostosbrändit yhdistävät nykyään lisätyn todellisuuden ja CV:n luodakseen asiakkaille virtuaalisen ostokokemuksen. Esimerkiksi, Sephora virtuaalitaiteilija on mobiilisovellus, jonka avulla voit ladata valokuvasi ja levittää erilaisia ​​tuotteita kasvoillesi virtuaalisesti parantaaksesi tuotevalintakokemustasi.
• AI-käyttöinen kuvankäsittely: Toinen tietokonenäkösovellus on tekoälypohjainen kuvankäsittely, jossa tekniikalla tunnistetaan kuvassa olevat kohteet ja erotetaan tai muutetaan ne taustasta. Esimerkiksi yritys, joka tunnetaan nimellä Removal.AI, hyödyntää CV-tekniikkaa toimiakseen taustan poistajana.

Tuotantoteollisuus

CV auttaa tunnistamaan ongelmia ja optimoimaan toimitusketjun prosesseja valmistusteollisuudessa. Esimerkiksi tuote- ja laatutarkastus sekä toimitusketjun hallinta.

Kaksi yleistä tietokonenäkösovellusta valmistuksessa ovat. 

• Tekstien ja viivakoodien lukeminen: Koska useimpien tuotteiden pakkauksissa on viivakoodit, teollisuus käyttää tietokonenäkötekniikkaa, joka tunnetaan nimellä OCR, joka voi automaattisesti havaita, tarkistaa, muuntaa ja kääntää viivakoodit luettavissa oleviksi teksteiksi. 
• Tuotteen kokoonpano: Tietokonenäöllä on kriittinen rooli tuotteiden ja komponenttien kokoonpanossa valmistuksessa. Teollisuus on toteuttamassa tietokonevisiota täysin automatisoitujen tuotteiden kokoonpano- ja hallintaprosessien suorittamiseksi. 

Maatalous

Tietokonenäköä käytetään maataloudessa useiden haasteiden, kuten ilmastonmuutoksen, työvoimapulan jne. voittamiseksi. Tekniikka mahdollistaa peltojen arvioinnin ja viljelytautien havaitsemisen sekä auttaa ennustamaan säätä ja satoa. 

Maatalousteollisuus käyttää yhä enemmän tekoäly- ja ML-malleja. Tämä sisältää tietokonenäön sadon ja sadon seurannassa sekä tuotevirheiden havaitsemisessa. Asianmukaisilla mekaanisilla laitteilla tekniikka voi säästää aikaa. 

Tässä on kaksi maatalouden tietokonenäkösovellusta. 

• Sadon ja sadon seuranta: Tietokonenäkö mahdollistaa kasvien kasvun seurannan ja mahdollisten tartuntatautien havaitsemisen, joka voi tuhota satopellon. Näin ollen tämä tekniikka on parantanut sadonarviointiprosesseja. 
• Hyönteisten tunnistus: Manuaalinen hyönteisten havaitseminen on tehotonta ja työvoimavaltaista. CV-tekniikka käyttää reaaliaikaisia ​​esineiden tunnistusalgoritmeja hyönteisten havaitsemiseen. Se mahdollistaa satoa tuhoavien lentävien hyönteisten näkemiseen perustuvan laskennan ja tunnistamisen.

Computer Vision -sovellusten tulevaisuus

Tietokonenäköteknologia käyttää syväoppimismalleja ja tekoälyn hermoverkkoja toistaakseen ihmisen näön. Se tarjoaa meille arvokkaita oivalluksia ja parantaa elämänlaatuamme. Teknologian lisätutkimuksen ja jalostamisen myötä näemme laajemman valikoiman toimintoja. Sen lisäksi, että teknologiaa on helpompi harjoitella, se myös löydä lisää ympäristöstään. 

Teknologialla on potentiaalia avata monia uusia ja hyödyllisiä sovelluksia. CV:tä voidaan myös yhdistää muihin teknologioihin tai tekoälyn osajoukkoon tehokkaampien sovellusten rakentamiseksi. Esimerkiksi se, että yritykset voivat olla yhteydessä reaaliaikaisiin objekteihin moniulotteisessa tilassa.

Lisäksi CV auttaa keinotekoinen yleinen äly (AGI) kehitystä ja mahdollistaa sen käsittelemään tietoa jopa paremmin kuin ihmisen näköjärjestelmä.

Opi lisää datasta, Computer Visionista ja muista viimeisimmistä teknologian trendeistä unite.ai.