5 anvendelser av maskinsyn i 2022

Datamaskinvisjon er en teknologi basert på kunstig intelligens. Den trener systemer til å hente meningsfull informasjon fra visuelle data, inkludert bilder og videoer. Datamaskinvisjon bruker digitale bilder og videoer fra kameraer og dyplæringmodeller til å oppdage og klassifisere objekter og utføre automatiserte handlinger. 

Artikkelen utforsker de mest vanlige datamaskinvisjonsanvendelsene og deres fordeler i den virkelige verden. 

5 anvendelser av maskinsyn 

Datamaskinvisjon fungerer ved å replikere menneskehjernens evner ved å gjenkjenne visuell informasjon. Den bruker mønstergjenkjenningsalgoritmer til å trene systemer med store visuelle datamengder. Fremgang i nevral nettverksteknologi muliggjør rask fremgang av disse algoritmene. For eksempel analyserer butikkautomatisering bilder og videoer for å automatisere kasse- og lagerstyring.

La oss diskutere de fem industriene som har flere datamaskinvisjonsanvendelser. 

Transport 

Datamaskinvisjon spiller en kritisk rolle i å gjøre industrien tryggere og mer effektiv ved å forbedre kundeopplevelsen og inntektsgenerering. Fra selvkjørende biler til trafikkanalyse, har Intelligent Transport System (ITS) blitt kritisk i dagens høyteknologiske verden.

Datamaskinvisjonsanvendelsene i transportindustrien inkluderer. 

• Selvkjørende biler: Autonome kjøretøy er den mest vanlige datamaskinvisjonsanvendelsen i transportindustrien. Teknologien utnytter objektgjenkjenningsalgoritmer til å gjenkjenne og klassifisere objekter i bilens omgivelser. For eksempel, veiskilt, fotgjengere, barrierer og andre kjøretøy, for å trygt navigere veien. 
• Trafikkanalyse: Trafikkanalyse og -estimering har blitt mulig ved hjelp av opptak fra droner som flyr over et kryss. Teknologien hjelper med å observere trafikkflyten og måle trafikkvariabler som er nødvendige for trafikkingeniører.

Medisin og helsevesen:

Medisin og helsevesen har gjennomgått store fremskritt ved hjelp av datamaskinvisjonsteknologi. Teknologien brukes til å forbedre medisinske behandlinger og prosedyrer, akselerer helseforskning og forbedrer pasientopplevelsen. 

Her er to datamaskinvisjonsanvendelser i medisin- og helsevesenindustrien. 

• Kreftdiagnose: Datamaskinvisjonssystemer er trenet med ML- og dyplæringmodeller med data fra friske og kreftsyke vev til å diagnostisere kreft hos pasienter nøyaktig. En brystkreftstudie fant at teknologien var mer effektiv enn menneskelige radiologer.
• Røntgenanalyse: Radiologi er ett av de første medisinske fagene som har adoptert datamaskinvisjon-baserte medisinske anvendelser. Objektgjenkjenningsalgoritmer kombinert med datamaskinvisjon brukes for datamaskin-basert inspeksjon av røntgenbilder, MRI og CT-skanninger av indre organer. Datamaskinvisjon muliggjør oppdaging av beinbrudd og overvåking av behandlingsresultater og endringsdeteksjon i radiologi.

PR og reklame

Bedrifter i denne industrien bruker datamaskinvisjon for bedre markedsførings- og kommunikasjonsbeslutninger. Teknologien hjelper med å analysere forbrukeratferd og muliggjør at markedsførere kan analysere brukeratferd og deres respons på reklamer. 

To anvendelser av datamaskinvisjonsteknologi i industrien inkluderer.

• Sporing av forbrukeroppmerksomhet og emosjoner: Datamaskinvisjon bruker ansiktsanalysealgoritmer til å analysere forbrukerens ansiktsuttrykk og identifisere deres emosjoner og respons på bestemte reklamer. Dermed kan markedsførere i dag forutsi salgsinntekter, måle fottrafikk og sette sine markedsføringsstrategier i henhold til dette.
• Virtuell produktprøving: Forskjellige handlemerker integrerer i dag augmented reality og datamaskinvisjon for å skape en virtuell handleopplevelse for kunder. For eksempel, Sephora Virtual Artist er en mobilapp som lar deg laste opp ditt bilde og anvende forskjellige produkter på ditt ansikt virtuelt for å forbedre produktvalgopplevelsen.
• AI-basert bildebehandling: En annen datamaskinvisjonsanvendelse er AI-basert bildebehandling, der teknologien brukes til å gjenkjenne objekter i et bilde og skille eller endre dem fra bakgrunnen. For eksempel, et selskap som heter Removal.AI utnytter datamaskinvisjonsteknologi for å fungere som en bakgrunnsfjerner.

Produksjonsindustrien

Datamaskinvisjon hjelper med å identifisere problemer og optimalisere leveranskjede-prosesser i produksjonsindustrien. For eksempel, produkt- og kvalitetsinspeksjon og leveranskjede-styring.

To vanlige datamaskinvisjonsanvendelser i produksjon inkluderer. 

• Tekst- og strekkodelesing: Ettersom de fleste produkter har strekkoder på emballasjen, bruker industrien en datamaskinvisjonsteknikk som kalles OCR som kan automatisk gjenkjenne, verifisere, konvertere og oversette strekkoder til lesbare tekster. 
• Produktmontering: Datamaskinvisjon spiller en kritisk rolle i produkt- og komponentmontering i produksjon. Industrien implementerer datamaskinvisjon for å kjøre fullstendig automatisert produktmontering og -styring.

Jordbruk

Datamaskinvisjon brukes i jordbruk for å hjelpe med å overvinne flere utfordringer, inkludert klimaendringer, arbeidsmangel osv. Teknologien muliggjør feltvurdering og avlingssykdomsdeteksjon og hjelper med å forutsi vær og avlingsutbytte. 

Jordbrukindustrien bruker i økende grad AI- og ML-modeller. Dette inkluderer datamaskinvisjon for avlings- og utbytteovervåking og produktfeil-deteksjon. Med riktig mekanisk utstyr kan teknologien gi tidsbesparelse. 

Her er to datamaskinvisjonsanvendelser i jordbrukindustrien. 

• Avlings- og utbytteovervåking: Datamaskinvisjon muliggjør plantevekstovervåking og deteksjon av infeksjonssykdommer som kan ødelegge avlingsfeltet. Dermed har teknologien forbedret utbytte-estimeringsprosesser. 
• Insekt-deteksjon: Manuell insekt-deteksjon er ineffektiv og arbeidskrevende. Datamaskinvisjonsteknologi bruker sanntids-objektdeteksjonsalgoritmer for insekt-deteksjon. Den muliggjør visuell telling og gjenkjenning av flyvende insekter som ødelegger avlinger.

Fremtiden for datamaskinvisjonsanvendelser

Datamaskinvisjonsteknologi bruker dyplæringmodeller og AI-nevralt nettverk til å replikere menneskesyn. Den gir oss verdifulle innsikter og forbedrer livskvaliteten vår. Med videre forskning og forfining av teknologien, vil vi se en bredere rekke funksjoner. Ikke bare vil teknologien bli enklere å trene, men også oppdage mer fra omgivelsene. 

Teknologien har potensialet til å låse opp mange nye og nyttige anvendelser. Dessuten kan datamaskinvisjon kombineres med andre teknologier eller AI-undergrupper til å bygge mer potente anvendelser. For eksempel, å muliggjøre at bedrifter kan engasjere seg med sanntids-objekter i et flerdimensjonalt rom.

Fremover vil datamaskinvisjon bidra til utvikling av kunstig generell intelligens (AGI) og muliggjøre at den kan prosessere informasjon bedre enn det menneskelige synssystemet.

Lær mer om data, datamaskinvisjon og andre siste trender i teknologi med unite.ai.