5 年の 2022 つのコンピューター ビジョン アプリケーション

コンピューター ビジョンは、人工知能に基づいたテクノロジーです。プルするシステムをトレーニングします 視覚データから得られる有意義な情報、画像やビデオなど。 CV は、カメラからのデジタル画像とビデオ、および深層学習モデルを使用して、オブジェクトを検出して分類し、自動化されたアクションを実行します。 

この記事では、最も一般的なコンピューター ビジョン アプリケーションと、現実世界でのその利点について説明します。 

5 コンピュータビジョンアプリケーション 

コンピューター ビジョンは、視覚情報を認識することで人間の脳の能力を再現することで機能します。 パターン認識アルゴリズムを使用して、大規模なビジュアル データセットを使用してシステムをトレーニングします。 の進歩 ニューラルネットワーク技術 これらのアルゴリズムの急速な進歩を可能にしています。 たとえば、小売店の自動化では画像とビデオを分析して、チェックアウトと在庫管理を自動化します。

いくつかのコンピューター ビジョン アプリケーションを使用している XNUMX つの業界について説明します。 

輸送手段 

CV は、顧客エクスペリエンスと収益創出を強化することで、業界をより安全かつ効率的にする上で重要な役割を果たします。 自動運転車から交通流分析に至るまで、高度道路交通システム (ITS) は今日のハイテク世界において重要なものとなっています。

運輸業界におけるコンピュータ ビジョン アプリケーションには次のものがあります。 

• 自動運転車： 自動運転車は、運輸業界で最も一般的なコンピューター ビジョン アプリケーションです。 この技術は、物体検出アルゴリズムを活用して、車の周囲にある物体を検出して分類します。 たとえば、道路を安全に移動するための道路標識、歩行者、柵、その他の車両などです。 
• 交通流分析: 交差点上空を飛行するドローンから得られる映像を利用して、交通流の追跡と推定が可能になりました。 このテクノロジーは、交通の流れを観察し、交通エンジニアが必要とする交通変数を測定するのに役立ちます。

医学とヘルスケア:

医学とヘルスケアは、コンピュータービジョンテクノロジーを使用して大きな進歩を遂げました。 このテクノロジーは次の目的で使用されます。 医療を改善する 医療研究を加速し、患者エクスペリエンスを向上させます。 

ここでは、医学およびヘルスケア業界における XNUMX つのコンピューター ビジョン アプリケーションを紹介します。 

• がんの検出: コンピューター ビジョン システムは、患者のがんを正確に検出するために、健康な組織とがん組織からのデータを使用して ML および深層学習モデルを使用してトレーニングされます。 あ 乳がんの研究 この技術は人間の放射線科医よりも効率的であることがわかりました。
• X線分析: 放射線医学は、CV 対応の医療アプリケーションを最初に採用した医療分野の XNUMX つです。 CV と組み合わせた物体認識アルゴリズムは、内臓の X 線、MRI、CT スキャンのコンピューター支援検査に使用されます。 CV により、放射線科における骨折の検出、治療結果のモニタリングおよび変化の検出が可能になります。

広報と広告

この業界の企業は、マーケティングやコミュニケーションに関する意思決定を改善するために履歴書を使用しています。 このテクノロジーは消費者の行動の分析に役立ち、マーケティング担当者がユーザーの行動と広告に対するユーザーの反応を分析できるようになります。 

業界におけるコンピューター ビジョン テクノロジーの応用例は XNUMX つあります。

• 消費者の注意と感情の追跡: CV は顔分析アルゴリズムを使用して消費者の表情を分析し、特定の広告に対する消費者の感情や反応を特定します。 その結果、今日のマーケティング担当者は、CV で感情検出テクノロジーを使用して、売上収益を予測し、客足を測定し、それに応じてマーケティング戦略を設定しています。
• 仮想製品アプリケーション: 現在、さまざまなショッピング ブランドが拡張現実と CV を統合して、顧客に仮想ショッピング体験を提供しています。 例えば、 セフォラバーチャルアーティスト は、写真をアップロードしてさまざまな製品を仮想的に顔に適用できるモバイル アプリで、製品選択のエクスペリエンスを向上させます。
• AI を活用した画像編集: もう XNUMX つのコンピューター ビジョン アプリケーションは、AI を活用した画像編集です。この技術は、画像内のオブジェクトを検出し、それらを背景から分離または変更するために使用されます。 たとえば、Removal.AI として知られる会社は、CV テクノロジーを活用して背景除去ツールとして機能します。

製造業

CV は、製造業の問題を​​特定し、サプライ チェーン プロセスを最適化するのに役立ちます。 たとえば、製品と品質の検査、サプライチェーン管理などです。

製造における一般的なコンピューター ビジョン アプリケーションは次の XNUMX つです。 

• テキストとバーコードの読み取り: ほとんどの製品のパッケージにはバーコードが付いているため、業界ではバーコードを自動的に検出、検証、変換し、読み取り可能なテキストに翻訳できる OCR として知られるコンピューター ビジョン技術を使用しています。 
• 製品の組み立て: コンピューター ビジョンは、製造における製品とコンポーネントの組み立てにおいて重要な役割を果たします。 業界では、完全に自動化された製品の組み立ておよび管理プロセスを実行するためにコンピューター ビジョンを導入しています。 

農業

コンピュータビジョンは、気候変動や労働力不足などのいくつかの課題を克服するために農業に採用されています。この技術により、圃場評価や作物の病気の検出が可能になり、天候や作物の収量の予測に役立ちます。 

農業業界では、AI および ML モデルの使用が増えています。 これには、作物と収量の監視や製品の欠陥検出のためのコンピュータービジョンが含まれます。 適切な機械装置を使用すると、このテクノロジーにより時間を節約できます。 

ここでは、農業業界における XNUMX つのコンピューター ビジョン アプリケーションを紹介します。 

• 作物と収量の監視: コンピューター ビジョンを使用すると、植物の成長を監視し、畑を破壊する可能性のある感染症を検出できます。 したがって、このテクノロジーにより、収量推定プロセスが改善されました。 
• 昆虫の検出: 手動による昆虫の検出は非効率的であり、多大な労力を要します。 CV テクノロジーは、昆虫の検出にリアルタイムの物体検出アルゴリズムを使用します。 作物を破壊する飛翔昆虫を視覚ベースで数え、認識できるようになります。

コンピュータビジョンアプリケーションの未来

コンピューター ビジョン テクノロジーは、深層学習モデルと AI ニューラル ネットワークを使用して人間の視覚を再現します。 それは私たちに貴重な洞察をもたらし、私たちの生活の質を高めます。 さらなる研究と技術の改良により、より幅広い機能が実現されるでしょう。 テクノロジーのトレーニングが容易になるだけでなく、周囲からより多くのことを発見できるようになります。 

このテクノロジーは、多くの新しくて便利なアプリケーションを可能にする可能性を秘めています。 また、CV を他のテクノロジーや AI サブセットと組み合わせて、より強力なアプリケーションを構築することもできます。 たとえば、企業が多次元空間でリアルタイムのオブジェクトを操作できるようにします。

さらに、履歴書が役立ちます 人工総合知能 (AGI) の開発により、人間の視覚システムよりも優れた情報処理が可能になります。

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