Intelligence artificielle
5 applications de vision par ordinateur en 2022
La vision par ordinateur est une technologie basée sur l'intelligence artificielle. Il entraîne les systèmes à tirer informations significatives à partir de données visuelles, y compris des images et des vidéos. CV utilise des images et des vidéos numériques provenant de caméras et de modèles d'apprentissage en profondeur pour découvrir et classer des objets et prendre des mesures automatisées.
L'article explore les applications de vision par ordinateur les plus courantes et leurs avantages dans le monde réel.
5 applications de vision par ordinateur
La vision par ordinateur fonctionne en reproduisant les capacités du cerveau humain en reconnaissant les informations visuelles. Il utilise des algorithmes de reconnaissance de formes pour former des systèmes utilisant de grands ensembles de données visuelles. Des progrès dans technologie de réseau neuronal permettent une progression rapide de ces algorithmes. Par exemple, l'automatisation des magasins de détail analyse les images et les vidéos pour automatiser le paiement et la gestion des stocks.
Discutons des cinq industries ayant plusieurs applications de vision par ordinateur.
Transports
CV joue un rôle crucial pour rendre l'industrie plus sûre et plus efficace en améliorant l'expérience client et la génération de revenus. Des voitures autonomes à l'analyse des flux de trafic, le système de transport intelligent (ITS) est devenu essentiel dans le monde de la haute technologie d'aujourd'hui.
Les applications de vision par ordinateur dans l'industrie du transport comprennent.
- Voitures autonomes: Les véhicules autonomes sont l'application de vision par ordinateur la plus courante dans l'industrie du transport. La technologie exploite des algorithmes de détection d'objets pour détecter et classer les objets dans l'environnement de la voiture. Par exemple, les panneaux de signalisation, les piétons, les barrières et autres véhicules, pour naviguer en toute sécurité sur la route.
- Analyse des flux de trafic : Le suivi et l'estimation des flux de trafic ont été rendus possibles grâce à des images obtenues à partir de drones flottant au-dessus d'une intersection. La technologie permet d'observer le flux de trafic et de mesurer les variables de trafic requises par les ingénieurs de la circulation.
Médecine & Santé :
La médecine et les soins de santé ont connu de grands progrès grâce à la technologie de vision par ordinateur. La technologie est utilisée pour améliorer les traitements médicaux et procédures, accélérant la recherche sur les soins de santé et améliorant l'expérience des patients.
Voici les deux applications de vision par ordinateur dans l'industrie de la médecine et de la santé.
- Détection du cancer : Les systèmes de vision par ordinateur sont formés à l'aide de modèles de ML et d'apprentissage en profondeur avec des données provenant de tissus sains et cancéreux pour détecter avec précision le cancer chez les patients. UN étude sur le cancer du sein trouvé la technologie plus efficace que les radiologues humains.
- Analyse aux rayons X : La radiologie est l'un des premiers disciples médicaux à adopter des applications médicales compatibles CV. Les algorithmes de reconnaissance d'objets combinés au CV sont utilisés pour l'inspection assistée par ordinateur des rayons X, de l'IRM et des tomodensitogrammes des organes internes. CV permet la détection des fractures osseuses et le suivi des résultats du traitement et la détection des changements en radiologie.
Relations publiques et publicités
Les entreprises de ce secteur utilisent CV pour prendre de meilleures décisions en matière de marketing et de communication. La technologie aide à analyser les actions des consommateurs et permet aux spécialistes du marketing d'analyser le comportement des utilisateurs et leur réponse aux publicités.
Deux applications de la technologie de vision par ordinateur dans l'industrie comprennent.
- Suivi de l'attention et des émotions des consommateurs : CV utilise des algorithmes d'analyse faciale pour analyser les expressions faciales des consommateurs et identifier leurs émotions et leurs réponses à certaines publicités. Par conséquent, en utilisant la technologie de détection des émotions dans les CV, les spécialistes du marketing prédisent aujourd'hui le chiffre d'affaires, mesurent le trafic piétonnier et définissent leurs stratégies marketing en conséquence.
- Application de produit virtuel : Différentes marques de shopping intègrent aujourd'hui la réalité augmentée et le CV pour créer une expérience d'achat virtuelle pour les clients. Par exemple, Artiste Virtuel Sephora est une application mobile qui vous permet de télécharger votre photo et d'appliquer virtuellement différents produits sur votre visage pour améliorer votre expérience de sélection de produits.
- Édition d'images alimentée par l'IA : Une autre application de vision par ordinateur est l'édition d'images alimentée par l'IA, où la technologie est utilisée pour détecter des objets dans une image et les séparer ou les modifier de l'arrière-plan. Par exemple, une entreprise connue sous le nom de Removal.AI utilise la technologie CV pour fonctionner comme un outil de suppression d'arrière-plan.
Industrie manufacturière
CV aide à identifier les problèmes et à optimiser les processus de la chaîne d'approvisionnement dans l'industrie manufacturière. Par exemple, l'inspection des produits et de la qualité et la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Deux applications courantes de vision par ordinateur dans le secteur manufacturier incluent.
- Lecture de textes et codes-barres : Étant donné que la plupart des produits ont des codes-barres sur leur emballage, l'industrie utilise une technique de vision par ordinateur connue sous le nom d'OCR qui peut automatiquement détecter, vérifier, convertir et traduire les codes-barres en textes lisibles.
- Assemblage du produit : La vision par ordinateur joue un rôle essentiel dans l'assemblage de produits et de composants dans le secteur manufacturier. L'industrie met en œuvre la vision par ordinateur pour exécuter des processus d'assemblage et de gestion de produits entièrement automatisés.
L’agriculture
La vision par ordinateur est utilisée dans l'agriculture pour aider à surmonter plusieurs défis, notamment le changement climatique, la pénurie de main-d'œuvre, etc. La technologie permet l'évaluation sur le terrain et la détection des maladies des cultures et aide à prévoir les conditions météorologiques et les rendements des cultures.
L'industrie agricole utilise de plus en plus des modèles d'IA et de ML. Cela inclut la vision par ordinateur pour la surveillance des cultures et du rendement et la détection des défauts des produits. Avec un équipement mécanique approprié, la technologie peut permettre de gagner du temps.
Voici les deux applications de vision par ordinateur dans l'industrie agricole.
- Suivi des cultures et des rendements : La vision par ordinateur permet de surveiller la croissance des plantes et de détecter toute maladie infectieuse susceptible de détruire le champ cultivé. Par conséquent, cette technologie a amélioré les processus d'estimation du rendement.
- Détection d'insectes : La détection manuelle des insectes est inefficace et demande beaucoup de travail. La technologie CV utilise des algorithmes de détection d'objets en temps réel pour la détection d'insectes. Il permet le comptage et la reconnaissance basés sur la vision des insectes volants qui détruisent les cultures.
L'avenir des applications de vision par ordinateur
La technologie de vision par ordinateur utilise des modèles d'apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones IA pour reproduire la vision humaine. Il nous fournit des informations précieuses, améliorant notre qualité de vie. Avec de nouvelles recherches et le raffinement de la technologie, nous verrons un plus large éventail de fonctions. Non seulement la technologie deviendra plus facile à former, mais elle en découvrira également davantage sur son environnement.
La technologie a le potentiel de débloquer de nombreuses applications nouvelles et utiles. En outre, CV peut être combiné avec d'autres technologies ou sous-ensembles d'IA pour créer des applications plus puissantes. Par exemple, permettre aux entreprises d'interagir avec des objets en temps réel dans un espace multidimensionnel.
De plus, CV aidera à intelligence générale artificielle (AGI) et lui permettent de traiter l'information encore mieux que le système visuel humain.
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