Все, что нужно знать о компьютерном зрении

• АИ/МЛ
• 19 марта 2024 года

Шакти Патель

Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, ориентированная на то, чтобы позволить машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию из изображений или видео. Этот пост предоставляет обширный обзор технологии компьютерного зрения, объясняя ее фундаментальные концепции, различные типы методов компьютерного зрения и реальные приложения ее.

Машины, использующие компьютерное зрение для понимания и взаимодействия с реальным миром, — это будущее. Однако это то, что мы уже давно вездесущи, от Google Lens до покупок, выискивая продукты, похожие на скриншоты, которые вы загружаете в приложения электронной коммерции. Эта технология стала частью некоторых из повседневно используемых приложений, о которых большинство из нас не знает.

Для руководителей, ИТ-директоров и бизнес-аналитиков, которые часто смотрят на цифры, чтобы увидеть, намекает ли технология на потенциальное будущее, размер рынка компьютерного зрения, который, по прогнозам, достигнет 26,26 млрд долларов США в 2024 году, как ожидается, покажет ежегодный темп роста (CAGR 2024-2030) 11,69%, что приведет к объему рынка 50,97 млрд долларов США к 2030 году.

Но прежде чем сотрудничать с Компания AI Development Как и мы, чтобы начать ваши будущие проекты по разработке компьютерного зрения с этой технологии, важно иметь фундаментальное понимание этого. Итак, давайте начнем с изучения того, что это за технология.

Что такое компьютерное зрение?

Это область ИИ и информатики, которая позволяет машинам анализировать и понимать визуальный мир так же, как люди делают со зрением. В основном, она была изобретена для воспроизведения способности зрительной системы человека интерпретировать, анализировать и понимать визуальное окружение.

Для этого системам приходится полагаться на комбинацию методов, которые мы научимся не только распознавать, но и принимать решения на основе визуальных данных. Это включает в себя разработку алгоритмов и моделей, которые могут извлекать значимые идеи из визуальных данных, таких как идентификация объектов, распознавание шаблонов и понимание пространственных отношений между различными элементами в изображении.

Как работает компьютерное зрение?

Это позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию из изображений или видео, аналогично тому, как люди воспринимают и обрабатывают визуальные стимулы. Этот процесс можно в широком смысле классифицировать как:

• ИзображениеПроцесс начинается с захвата визуальных данных с помощью камер или других устройств визуализации и дальнейшего преобразования этих данных в цифровой формат (например, набор пикселей).
• Предварительная обработкаПолученные данные затем подвергаются предварительной обработке (например, изменение размера, нормализация, коррекция цвета и т. Д.), Чтобы повысить их качество и подготовить их к анализу. 
• Извлечение признаковИз предварительно обработанных данных извлекается соответствующая информация или важные визуальные элементы. 
• Распознавание изображенийЭти извлеченные функции анализируются с использованием алгоритмов компьютерного зрения для распознавания (идентификации объектов, сцен или шаблонов) содержимого изображений. 
• Обнаружение шаблоновЗатем эти алгоритмы дополнительно анализируют пространственное расположение и отношения между визуальными элементами для выявления значимых паттернов или структур на изображениях.
• Классификация изображенийНа основе распознанных шаблонов или функций системы компьютерного зрения классифицируют изображения на заранее определенные категории или классы. И присваивают ярлык или тег каждому изображению на основе его визуального содержимого.
• Особенности сопоставленияНаконец, система включает в себя механизмы обучения для улучшения их производительности с течением времени.

Для чего используется компьютерное зрение?

В зависимости от отрасли, в которой он используется, использование компьютерного зрения варьируется. Вот некоторые из реальных приложений в различных отраслях и областях:

• Розничная: Визуальный поиск, комнаты для установки дополненной реальности (AR), управление запасами и т. Д.
• Производство и промышленная автоматизация: Прогнозное техническое обслуживание, контроль качества, роботизированное оружие или автоматизированные транспортные средства и многое другое.
• Автономные автомобили: Обнаружение пешеходов, распознавание жестов и т.д. 
• Здравоохранение: Медицинская визуализация, хирургическая помощь
• Банковское дело и финансы: обнаружение мошенничества, распознавание лиц, анализ наблюдения и многое другое.

Чтобы узнать больше об этих приложениях подробно, изучите наш блог о приложениях Computer Vision.

Типы технологий компьютерного зрения

Методы компьютерного зрения представляют собой широкий спектр методов и алгоритмов, направленных на извлечение значимой информации из изображений или видео. Вот некоторые распространенные типы методов компьютерного зрения:

Классификация изображений / распознавание

Этот метод используется для обеспечения компьютерных систем возможностью классифицировать/точно предсказать класс/категорию любого заданного изображения.

Но для компьютерных систем распознавать объекты так же, как и людей, совершенно невозможно без прохождения обширной подготовки с использованием больших наборов данных, которые содержат представления объектов / меченые изображения под различными углами, перспективами и контекстами. Эту задачу легко выполнить, назначив единичные метки или метки при анализе всего изображения в целом для категоризации изображений в заранее определенные классы или категории. Бизнес также может рассмотреть Использование синтетических данных над реальными данными Для более эффективных учебных целей.

Кроме того, эти меченые изображения служат ориентирами на этапе обучения, позволяя компьютерной системе изучать и соотносить визуальные функции с конкретными классами объектов и делать обоснованные предположения на их основе.

Например, для данной фотографии кошки компьютер будет классифицировать ее как «кошку».

Распознавание/обнаружение объекта

Далее, если изображение или видео содержит несколько объектов, скажем, как кошка, так и собака, то с распознаванием объекта компьютерная система будет маркировать каждый объект, обнаруженный на изображении или видео, индивидуально.

Лучший пример этого — распознавание объектов в реальном времени автономного автомобиля.По мере того, как автономный автомобиль перемещается по улицам, его система компьютерного зрения непрерывно анализирует живую видео-кадровую ленту со своих камер, чтобы идентифицировать и классифицировать различные объекты в его окрестностях, такие как пешеходы, велосипеды, автомобили и даже животные, такие как кошки и собаки, все они разделяют одно и то же визуальное пространство.

Отслеживание объектов

В отличие от распознавания объектов, которое идентифицирует объекты в одном кадре, отслеживание объектов фокусируется на поддержании идентичности объектов с течением времени, когда они движутся в видео. Это позволяет компьютерам анализировать и понимать движение и поведение объектов в видеопотоках в реальном времени. Это облегчает локализацию объектов, анализ движения, прогнозирование поведения и многое другое.

Представьте себе систему наблюдения за парковкой. Используя отслеживание объектов, система может обнаруживать и отслеживать транспортные средства при входе и выходе из парковочной зоны. Изначально система идентифицирует каждое транспортное средство в первом кадре видео и присваивает им уникальный идентификатор.

По мере продвижения видео система непрерывно отслеживает движение каждого транспортного средства, обновляя его позиции в последующих кадрах.Это позволяет системе отслеживать траекторию движения транспортных средств, обнаруживать любое подозрительное поведение и при необходимости предоставлять в режиме реального времени оповещения сотрудникам службы безопасности.

Сегментация изображений

Это включает в себя разделение изображения на несколько значимых и семантически согласованных областей или сегментов на основе аналогичных визуальных характеристик, таких как цвет, текстура или интенсивность.

Он играет решающую роль в медицинской визуализации для выявления и очерчивания различных анатомических структур и аномалий в организме при МРТ или КТ. В частности, при обнаружении опухоли используются методы сегментации изображений для выделения областей, представляющих интерес, соответствующих потенциальным опухолям.

Существует несколько методов, используемых для сегментации изображений, в том числе:

• Пороговая сегментацияРазделение изображения на области на основе значений интенсивности пикселей относительно заданного порога.
• Сегментация на основе крайних сегментовОпределите и очертите границы или края объектов в изображении.
• Сегментация на основе регионовЭтот подход включает группирование пикселей с аналогичными свойствами, такими как цвет, текстура или интенсивность, в когерентные области.
• Сегментация водоразделовСегментирование объектов в изображении на основе градиентов или вариаций интенсивности.
• Кластерная сегментацияРазделение изображения на сегменты или области на основе сходства свойств пикселей.

Чтобы упростить сегментацию изображений, лучший шаг вперед - это использовать Услуги по развитию ОД от компании, имеющей опыт работы над аналогичными проектами, что дает вашему проекту конкурентное преимущество. 

Обнаружение контрольной точки/метки

Как следует из названия, этот метод включает в себя выявление конкретных точек или ориентиров в изображении с визуальной значимостью, таких как края, углы, высококонтрастные области, лицевые ориентиры и многое другое. Эти обнаруженные ключевые точки служат эталонными маркерами для машин для анализа контента в реальном времени. Этот метод распознает эмоции, позы, модные ориентиры и многое другое.

Глубинное восприятие

Он позволяет компьютерным системам понимать глубину или расстояние объекта от опорной точки с изображением. В основном он позволяет этим системам видеть объекты в 3-мерном (3D) представлении, оценивая относительное расстояние объектов. Это достигается за счет комбинированных возможностей датчиков глубины, монокулярной оценки глубины, стерео-видения, камер времени полета (ToF), алгоритмов машинного обучения и многого другого.

Этот метод позволяет этим транспортным средствам безопасно перемещаться по своей среде, принимая обоснованные решения на основе оценки расстояния объектов, таких как другие транспортные средства, пешеходы и препятствия на дороге.

3D реконструкция

Это относится к созданию 3D-изображения или модели объекта или сцены из двумерного (2D) или серии изображений. Это можно лучше всего объяснить как цифровую модель исторического здания, созданного архитектурной фирмой либо для реконструкции, либо для сохранения от фотографов или изображений беспилотников.

Ретривация изображений на основе контента (CBIR)

Как и для нахождения текста на основе термина, упомянутого в строке поиска, в данной методике изображение используется в качестве запроса, а не запросов или метаданных для извлечения аналогичных изображений из базы данных путем сравнения с изображением запроса. Это устраняет необходимость предоставления ключевых слов или описательных тегов при поиске изображений. Эти изображения индексируются и извлекаются на основе их визуальных особенностей, таких как цвет, текстура, форма и пространственная компоновка.

Одним из простейших примеров этого является Google Images. Этот метод дополнительно реализован на различных сайтах электронной коммерции, чтобы облегчить пользователям поиск по изображениям для поиска нужных продуктов. Некоторые из его широкого спектра приложений также включают анализ спутниковых изображений, системы наблюдения, управление цифровыми активами и многое другое. Если у вас есть идея, похожая на Google Lens, и вам нужна команда с техническими возможностями, чтобы воплотить ее в жизнь, Наймите разработчиков ML Мы будем расширять вашу существующую команду.

Анализ движения видео

Анализ движения видео в компьютерном зрении относится к процессу анализа и понимания движения и траектории объекта в последовательности видеокадров.

Это лучше всего можно продемонстрировать с помощью спортивного анализа. От анализа показателей производительности игрока, таких как скорость спринта, ускорение и многое другое, до оценки навыков, таких как дриблинг, точность прохождения, контроль мяча и размещение ударов.

Особенности сопоставления

Это особенность идентификации соответствующих признаков или ключевых точек, таких как точки, края, углы или дескрипторы между несколькими изображениями.Эти особенности представляют собой различные и узнаваемые шаблоны или соответствующие фрагменты информации на изображениях.

В системах промышленной автоматизации, например, сопоставление функций облегчает контроль качества, обнаружение дефектов и распознавание объектов.Одним из наиболее распространенных вариантов использования является выравнивание и сшивание нескольких перекрывающихся изображений для создания бесшовных панорам.

Ведущие инновации с решениями MindInventory для компьютерного зрения

С помощью MindInventory Услуги по разработке программного обеспечения для компьютерного зренияВы можете использовать весь потенциал технологии компьютерного зрения и оставаться впереди в быстро развивающемся цифровом ландшафте. Наймите разработчиков AI Специализируется на предоставлении инновационных решений, адаптированных к вашим конкретным потребностям, используя передовые алгоритмы, машинное обучение и методы обработки изображений.

Независимо от того, изучаете ли вы обработку в режиме реального времени, масштабируемые архитектуры или алгоритмическую оптимизацию, мы здесь, чтобы помочь вам вести инновации и расширить охват вашего бизнеса во всем мире. Поговорите с нашими экспертами сегодня Мы расскажем вам, как помочь вам в ваших будущих проектах компьютерного зрения.