AI-modeller och plattformar

5 Datorseendeapplikationer 2022

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Datorseende är en teknik som bygger på artificiell intelligens. Den tränar system för att hämta meningsfull information från visuell data, inklusive bilder och videor. Datorseende använder digitala bilder och videor från kameror och djupinlärningsmodeller för att upptäcka och klassificera objekt och utföra automatiserade åtgärder. 

Artikeln undersöker de vanligaste datorseendeapplikationerna och deras fördelar i den verkliga världen. 

5 Datorseendeapplikationer 

Datorseende fungerar genom att replikera mänsklig hjärnförmåga genom att känna igen visuell information. Den använder mönsterigenkänningsalgoritmer för att träna system med stora visuella datamängder. Framsteg inom neurala nätverkstekniker möjliggör snabb utveckling av dessa algoritmer. Till exempel analyserar butiksautomatisering bilder och videor för att automatisera kassahantering och lagerhantering.

Låt oss diskutera de fem branscherna som har flera datorseendeapplikationer. 

Transport 

Datorseende spelar en avgörande roll för att göra branschen säkrare och mer effektiv genom att förbättra kundupplevelsen och intäktsgenereringen. Från självkörande bilar till trafikflödesanalys har Intelligent Transport System (ITS) blivit kritiskt i dagens högteknologiska värld.

Datorseendeapplikationerna i transportbranschen inkluderar. 

  • Självkörande bilar: Självkörande fordon är den vanligaste datorseendeapplikationen i transportbranschen. Tekniken utnyttjar objektigenkänningsalgoritmer för att upptäcka och klassificera objekt i bilens omgivning. Till exempel vägskyltar, fotgängare, hinder och andra fordon, för att säkert navigera på vägen. 
  • Trafikflödesanalys: Trafikflödesanalys och -uppskattning har gjorts möjlig med hjälp av film som erhållits från drönare som flyger över en korsning. Teknen hjälper till att observera trafikflöde och mäta trafikvariabler som krävs av trafikingenjörer.

Medicin & Hälsovård:

Medicin och hälsovård har genomgått stora framsteg med hjälp av datorseendeteknik. Teknen används för att förbättra medicinska behandlingar och procedurer, accelerera hälsoforskning och förbättra patientupplevelsen. 

Här är de två datorseendeapplikationerna inom medicin och hälsovård. 

  • Cancerdetektering: Datorseendesystem tränas med maskinlärnings- och djupinlärningsmodeller med data från friska och cancertumörer för att upptäcka cancer hos patienter korrekt. En bröstcancerstudie fann att tekniken var mer effektiv än mänskliga radiologer.
  • Röntgenanalys: Radiologi är ett av de första medicinska områdena som antog datorseendeaktiverade medicinska applikationer. Objektigenkänningsalgoritmer i kombination med datorseende används för datorstödd inspektion av röntgenbilder, MRI och CT-skanningar av inre organ. Datorseende möjliggör upptäckt av benfrakturer och övervakning av behandlingsresultat och förändring i radiologi.

Public Relations & Reklam 

Företag inom denna bransch använder datorseende för bättre marknadsförings- och kommunikationsbeslut. Teknen hjälper till att analysera konsumentbeteende och möjliggör för marknadsförare att analysera användarbetende och deras reaktion på annonser. 

Två applikationer av datorseendeteknik inom branschen inkluderar.

  • Spåra konsumentuppmärksamhet och känslor: Datorseende använder ansiktsanalysalgoritmer för att analysera konsumenters ansiktsuttryck och identifiera deras känslor och reaktioner på vissa annonser. Följaktligen använder känslodetekteringsteknik i datorseende marknadsförare för att förutsäga försäljningsintäkter, mäta fottrafik och fastställa sina marknadsstrategier enligt.
  • Virtual produktapplikation: Olika shoppingvarumärken integrerar idag förstärkt verklighet och datorseende för att skapa en virtuell shoppingupplevelse för kunder. Till exempel är Sephora Virtual Artist en mobilapp som låter dig ladda upp din bild och applicera olika produkter på ditt ansikte virtuellt för att förbättra din produktvalsupplevelse.
  • AI-driven bildredigering: En annan datorseendeapplikation är AI-driven bildredigering, där tekniken används för att upptäcka objekt i en bild och separera eller ändra dem från bakgrunden. Till exempel är ett företag som heter Removal.AI ett företag som använder datorseendeteknik för att fungera som en bakgrundsavlägsnare.

Tillverkningsindustrin 

Datorseende hjälper till att identifiera problem och optimera leveranskedjeprocesser i tillverkningsindustrin. Till exempel produkt- och kvalitetskontroll samt leveranskedjehantering.

Två vanliga datorseendeapplikationer inom tillverkning inkluderar. 

  • Läsa texter och streckkoder: Eftersom de flesta produkter har streckkoder på förpackningarna, använder branschen en datorseendeteknik som kallas OCR som kan automatiskt upptäcka, verifiera, konvertera och översätta streckkoder till läsbara texter. 
  • Produktmontering: Datorseende spelar en avgörande roll i produkt- och komponentmontering i tillverkning. Branschen implementerar datorseende för att köra fullständigt automatiserad produktmontering och hantering.

Jordbruk 

Datorseende används inom jordbruk för att hjälpa till att övervinna flera utmaningar, inklusive klimatförändringar, arbetskraftsbrist etc. Teknen möjliggör fältutvärdering och växtsjukdomsdetektering och hjälper till att förutsäga väder och skördar. 

Jordbruksindustrin använder alltmer AI och maskinlärningsmodeller. Detta inkluderar datorseende för skörd- och avkastningsövervakning och produktfel-detektering. Med rätt mekanisk utrustning kan tekniken ge tidsbesparingar. 

Här är de två datorseendeapplikationerna inom jordbruksindustrin. 

  • Skörd- och avkastningsövervakning: Datorseende möjliggör växttillväxtövervakning och upptäckt av eventuella infektionssjukdomar som kan förstöra skörden. Därför har tekniken förbättrat skördeuppskattningsprocesserna. 
  • Insektsdetektering: Manuell insektsdetektering är ineffektiv och arbetskrävande. Datorseendeteknik använder realtidsobjektdetekteringsalgoritmer för insektsdetektering. Den möjliggör visionbaserad räkning och igenkänning av flygande insekter som förstör skörden.

Datorseendeapplikationernas Framtid 

Datorseendeteknik använder djupinlärningsmodeller och AI-neurala nätverk för att replikera mänskligt seende. Den ger oss värdefulla insikter, förbättrar vår livskvalitet. Med ytterligare forskning och förfining av tekniken kommer vi att se en bredare funktion. Inte bara kommer tekniken att bli enklare att träna, utan också upptäcka mer från sin omgivning. 

Tekniken har potentialen att låsa upp många nya och användbara applikationer. Dessutom kan datorseende kombineras med andra tekniker eller AI-undergrupper för att bygga mer kraftfulla applikationer. Till exempel, möjliggöra för företag att engagera sig med realtidsobjekt i en multidimensionell rymd.

Dessutom kommer datorseende att hjälpa till att utveckla artificiell allmän intelligens (AGI) och enable it to process information even better than the human visual system.

Lär dig mer om data, datorseende och de senaste trenderna inom tekniken med unite.ai.

Haziqa är en Data Scientist med omfattande erfarenhet av att skriva tekniskt innehåll för AI- och SaaS-företag.