Компьютерное зрение (CV)

Компьютерное зрение (КЗ) - это область искусственного интеллекта (ИИ), которая обучает компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер, видео и модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты, а затем реагировать на то, что они "видят". Цель состоит в том, чтобы дать компьютерам возможность повторить человеческое зрение - задачу, которая заключается в обработке и анализе огромного количества визуальных данных, чтобы понять их смысл. Эта область быстро развивается благодаря достижениям в области глубокого обучения и доступности больших массивов данных.

Как работает компьютерное зрение

Компьютерное зрение работает за счет применения алгоритмов машинного обучения (ML) к визуальным данным. Вместо того чтобы быть явно запрограммированной на распознавание объекта, модель КВ учится определять закономерности на основе тысяч или миллионов помеченных изображений. Например, чтобы обучить модель распознавать кошек, ей нужно скормить бесчисленное количество изображений кошек, пока она не научится самостоятельно различать их признаки.

Современное CV в значительной степени опирается на модели глубокого обучения, в частности на конволюционные нейронные сети (CNN). CNN - это тип нейронной сети, которая очень эффективна при обработке данных изображений. Она работает путем применения фильтров (или ядер) к изображению для создания карт признаков, которые выделяют такие важные характеристики, как края, текстуры и формы. Эти сети используются во многих распространенных задачах компьютерного зрения, позволяя машинам анализировать визуальную информацию с возрастающей точностью.

Компьютерное зрение и обработка изображений

Несмотря на тесную взаимосвязь, компьютерное зрение и обработка изображений - это не одно и то же. Обработка изображений - это подмножество КВ, которое фокусируется на манипулировании цифровыми изображениями для их улучшения или извлечения полезной информации. Она включает в себя такие операции, как повышение резкости, размытие или фильтрация изображения. В отличие от этого, компьютерное зрение идет на шаг дальше, стремясь интерпретировать и понять содержание изображения. Например, обработка изображений может использоваться для улучшения качества фотографии, а компьютерное зрение - для идентификации людей, объектов и сцен на этой фотографии. Подробнее об этих различиях вы можете узнать из этого подробного обзора обработки цифровых изображений.

Ключевые задачи в области компьютерного зрения

Компьютерное зрение включает в себя несколько ключевых задач, которые позволяют машинам анализировать и интерпретировать визуальные данные:

• Обнаружение объектов: Это идентификация и определение местоположения объектов на изображении или видео. Модель, подобная Ultralytics YOLO, рисует ограничительную рамку вокруг каждого обнаруженного объекта и присваивает ему метку класса.
• Классификация изображений: Эта задача предполагает присвоение всему изображению одной метки из заранее определенного набора категорий. Например, классифицировать изображение как содержащее "кошку" или "собаку".
• Сегментация изображения: В отличие от обнаружения объектов, сегментация классифицирует каждый пиксель в изображении. Это позволяет получить более детальное представление о содержимом изображения. Подзадачи включают сегментацию экземпляров и семантическую сегментацию.
• Оценка позы: Используется для определения положения и ориентации человека или объекта в пространстве. Широко используется в робототехнике, дополненной реальности и анализе человеческой деятельности.
• Отслеживание объектов: Эта задача предполагает слежение за одним или несколькими объектами во времени в видеопоследовательности. Она крайне важна для таких приложений, как видеонаблюдение и автономная навигация.

Применение в реальном мире

Приложения компьютерного зрения становятся все более распространенными в различных отраслях:

• Автономные транспортные средства: Система CV имеет решающее значение для самоуправляемых автомобилей, позволяя им воспринимать окружающую обстановку, обнаруживать пешеходов и другие транспортные средства, считывать дорожные знаки и безопасно перемещаться. Такие компании, как Waymo и Tesla, в значительной степени полагаются на системы CV. Узнайте больше о решениях ИИ в автомобильной промышленности.
• Здравоохранение: В анализе медицинских изображений CV помогает радиологам обнаруживать аномалии, такие как опухоли или переломы, на рентгеновских снимках, КТ и МРТ. Он также используется в роботизированной хирургии и мониторинге пациентов. Подробнее о его влиянии на радиологию: Искусственный интеллект. Вы также можете узнать, как YOLO11 используется для обнаружения опухолей.
• Безопасность и наблюдение: CV обеспечивает работу автоматизированных систем мониторинга для обнаружения вторжений, слежения за людьми и анализа поведения толпы. См. наше руководство по созданию системы охранной сигнализации.
• Розничная торговля: Приложения включают управление запасами с помощью мониторинга полок, анализ поведения покупателей и системы безкассового обслуживания, как в Amazon Go.
• Производство: CV используется для контроля качества, обнаружения дефектов, мониторинга сборочных линий и автоматизации робототехники. Узнайте о создании интеллектуальных производственных решений с помощью YOLO11.
• Сельское хозяйство: Эта технология позволяет вести точное земледелие благодаря мониторингу урожая, обнаружению болезней, выявлению сорняков и автоматической уборке урожая. Читайте о мониторинге состояния посевов в режиме реального времени.

Инструменты и фреймворки

Разработка и развертывание моделей компьютерного зрения упрощается благодаря различным инструментам и фреймворкам. Такие библиотеки, как PyTorch (посетите официальный сайт PyTorch) и TensorFlow (посетите официальный сайт TensorFlow), являются основой для построения моделей. Библиотеки с открытым исходным кодом, такие как OpenCV, предоставляют обширную коллекцию функций для компьютерного зрения в реальном времени.

Такие платформы, как Ultralytics HUB, упрощают весь жизненный цикл CV-проекта - от управления наборами данных и обучения пользовательских моделей до развертывания. Использование стандартизированных форматов, таких как ONNX, также помогает обеспечить совместимость между различными платформами. По мере развития этих технологий они будут продолжать стимулировать инновации в различных отраслях.