This is the Trace Id: 2b4bbe21dabeb3de6066ecd34457093b
Přeskočit na hlavní obsah
Azure

Co je počítačové zpracování obrazu?

Seznamte se s tím, co je počítačové zpracování obrazu, jak funguje a jaké je jeho využití v praxi.
Začínáme s Azure Prozkoumejte Azure AI Vision

Počítačové zpracování obrazu rozpoznává objekty, lidi a vzory

Počítačové zpracování obrazu umožňuje počítačům interpretovat, analyzovat a získávat smysluplná data z obrázků a videí. Tato oblast AI využívá hluboké učení a neurální sítě k rozpoznávání objektů, osob a vzorů s vysokou přesností. Jinými slovy, napodobuje lidský zrak a kognitivní schopnosti interpretovat vizuální data.

Počítačové zpracování obrazu má mnoho případů využití v praxi, včetně lékařského snímkování, rozpoznávání obličejů, detekce závad a samořiditelných vozidel. Dá se používat v cloudu, v místním prostředí a na hraničních zařízeních.

Klíčové poznatky

  • Počítačové zpracování obrazu umožňuje počítačům interpretovat, analyzovat a získávat smysluplná data z obrázků a videí, čímž napodobuje lidský zrak a kognitivní schopnosti.

  • Tato technologie AI využívá hluboké učení a neurální sítě k rozpoznávání objektů, osob a vzorů s vysokou přesností.

  • Počítačové zpracování obrazu v AI má mnoho případů využití v praxi, včetně lékařského snímkování, rozpoznávání obličejů, detekce závad a samořiditelných vozidel.

  • Počítačové zpracování obrazu může běžet v cloudu, v místním prostředí a na hraničních zařízeních. Tato všestrannost podporuje efektivitu a inovace v různých odvětvích.

  • Budoucnost počítačového zpracování obrazu s AI zahrnuje AI na hraničních zařízeních, multimodální AI, učení s vlastním dohledem, analýzu videí využívající umělou inteligenci a etickou a vysvětlitelnou umělou AI.

Jak počítačové zpracování obrazu funguje

Počítačové zpracování obrazu umožňuje počítačům analyzovat a interpretovat vizuální data, podobně jako to dělá lidský zrak a mozek. Aplikace pro počítačové zpracování obrazu používají kamery, senzory a pokročilé algoritmy, které jsou natrénované na obrovském množství vizuálních dat a obrázků.

Tento typ AI podporuje efektivitu, inovace a automatizaci v různých odvětvích. Patří mezi ně zdravotnictví, zabezpečení, výroba, maloobchod a autonomní systémy.

Základní kroky v analýze obrazu

  1. Zaznamenání obrazu. Zařízení, jako jsou kamery, drony nebo lékařské skenery zaznamenávají obraz nebo video. Výsledkem jsou nezpracovaná data, která se analyzují pomocí algoritmů AI.

  2. Interpretace obrazu. Zaznamenaná data zpracovává systém využívající umělou inteligenci, který pomocí algoritmů detekuje a rozpoznává vzory. To zahrnuje analýzu vizuálních dat a jejich porovnání s rozsáhlou databází známých vzorů. Tato databáze může obsahovat objekty, tváře a dokonce i lékařské obrázky.

  3. Analýza a vyhodnocení dat. Jakmile systém identifikuje vzory, rozhoduje o obsahu obrazového obsahu. Může se jednat o rozpoznávání objektů v továrním prostředí, identifikaci osob na bezpečnostních záznamech nebo odhalení potenciálního zdravotního problému na lékařských snímcích.

  4. Poskytnutí poznatků. Systém poskytuje poznatky na základě provedené analýzy obrazového obsahu. Tyto poznatky můžou ovlivnit rozhodnutí nebo akce, které systém doporučuje. Může například označit problém ve výrobní lince, detekovat neoprávněný přístup v budově nebo analyzovat chování zákazníků v maloobchodním prostředí.

Jak funguje hluboké učení

Nejpokročilejší systémy počítačového zpracování obrazu spoléhají na hluboké učení – podmnožinu AI – ke zlepšení přesnosti a výkonu. Hluboké učení využívá algoritmy označované jako neurální sítě, které jsou schopné učit se z velkých objemů dat a rozpoznávat složité vzory. Tento přístup napodobuje způsob, jakým lidský mozek zpracovává informace, a umožňuje počítačům provádět úkoly, jako je rozpoznávání obličejů a detekce objektů.

Systémy hlubokého učení se v průběhu času zlepšuj s tím, jak dál uchovávají a zpracovávají data. Díky tomu jsou ideální pro případy použití v reálném čase v odvětvích, jako je zdravotnictví, maloobchod, výroba a autonomní vozidla. Čím více obrázků systém počítačového zpracování obrazu zanalyzuje, tím přesnější je.

Výhody a použití v praxi

Odvětví využívají počítačové zpracování obrazu pomocí AI k získání různých výhod, mezi které patří:

  • Zvýšení provozní efektivity. Automatizace úkolů, jako je kontrola kvality, zpracování finančních dokumentů a bezpečnostní dohled, může vést k výrazným úsporám nákladů.

  • Vylepšené prostředí pro zákazníky. Analýza obrazu v reálném čase umožňuje firmám vytvářet přizpůsobená prostředí pro zákazníky. Prodejci například používají technologii počítačového zpracování obrazu k usnadnění virtuálního zkoušení oblečení. Podobně podniky v pohostinství a ubytování používají rozpoznávání obličejů k odbavování hostů.

  • Vylepšená bezpečnost. Počítačové zpracování obrazu s využitím hlubokého učení může pomáhat včas odhalovat problémy ve zdravotnictví a autonomních vozidlech. Tím se snižují rizika a zlepšují bezpečnostní výsledky.

Možnosti počítačového zpracování obrazu

Počítačové zpracování obrazu v AI umožňuje počítačům zpracovávat a chápat velké množství obrázků a videí mnohem rychleji, než to dokážou lidé. Mezi klíčové funkce této technologie patří:

  • Klasifikace objektů Systém využívající klasifikaci objektů může kategorizovat objekty na obrázku na základě předem definovaných popisků. Dokáže například rozlišovat mezi lidmi, zvířaty a vozidly. To pomáhá v případech použití, jako je sledování provozu a řízení zásob.

  • Detekce a rozpoznávání objektů. Systém dokáže vyhledat konkrétní objekty na obrázku nebo videu a identifikovat je. Používá se k rozpoznávání obličejů, detekci produktů v maloobchodě a diagnostice zdravotního stavu ze snímků.

  • Sledování objektů. Systém dokáže sledovat pohyb objektů analýzou snímků videa v čase. To je užitečné pro autonomní vozidla, bezpečnostní dohled a analýzu sportovních výkonů.

  • Optické rozpoznávání znaků (OCR). Technologie OCR převádí text na obrázcích, v naskenovaných dokumentech a videích na digitální text. Může zpracovávat tištěný a ručně psaný text, i když přesnost může záviset na kvalitě rukopisu. Technologie OCR podporuje případy použití v automatizaci dokumentů (jako je digitalizace papírových záznamů), překladech (převodem textu pro strojový překlad) a přístupnosti (jako jsou čtečky obrazovky).

  • Segmentace obrázků a videa. Segmentace rozděluje obraz na jednotlivé oblasti, což systému umožňuje rozpoznat jednotlivé objekty a jejich hranice. To je důležité pro samořiditelná vozidla, lékařské snímkování a rozšířenou realitu.

  • Rozpoznávání 3D objektů a vnímání hloubky. Některé systémy počítačového zpracování obrazu analyzují hloubku a prostorové vztahy, aby rozpoznaly objekty ve třech dimenzích. To je nezbytné pro robotiku, rozšířenou realitu a virtuální realitu, a také pro průmyslovou automatizaci.

  • Porozumění scéně a povědomí o kontextu. Počítačové zpracování obrazu dokáže analyzovat celé scény a pochopit, jak spolu objekty souvisejí. To pomáhá při plánování chytrých měst, moderování videoobsahu a asistenci zrakově postiženým osobám.

  • Generování a vylepšování obrázků. Počítačové zpracování obrazu může generovat, obnovovat a vylepšovat obrázky. To může zlepšit rozlišení fotek, odstranit šum a dokonce vytvářet syntetické obrázky pro trénování modelů AI.

Případy použití počítačového zpracování obrazu

Počítačové zpracování obrazu je možné integrovat do různých aplikací a zařízení a řešit tak reálné problémy napříč obory. Tady jsou některé z nejoblíbenějších způsobů využití počítačového zpracování obrazu:

  • Uspořádání obrázků a vyhledávání v obrázcích. Počítačové zpracování obrazu dokáže rozpoznávat lidi, objekty a scény na fotkách, což usnadňuje uspořádání a vyhledávání ve velkých kolekcích. Běžně se používá v aplikacích pro ukládání fotek a platformách sociálních sítí pro funkce, jako je automatické označování a vytváření alb.

  • Extrakce textu a zpracování dokumentů. Optické rozpoznávání znaků (OCR) extrahuje text z obrázků a naskenovaných dokumentů. To umožňuje automatizované zadávání dat, prohledávání archivů a digitalizaci obsahu. Firmy používají technologii OCR v automatizaci robotických procesů ke zjednodušení pracovních postupů.

  • Rozšířená realita. Počítačové zpracování obrazu detekuje a sleduje reálné objekty a překrývá digitální prvky ve fyzickém prostoru. Používá se v aplikacích rozšířené reality pro hraní her, virtuální nákupní prostředí a interaktivní výukové nástroje.

  • Zemědělství a monitorování životního prostředí. Drony, satelity a kamery zachycují snímky úrody. Počítačové zpracování obrazu pak tyto obrázky analyzuje za účelem sledování zdravotního stavu rostlin, detekce škůdců a plevele a optimalizace zavlažování a hnojení.

  • Autonomní vozidla a doprava. Samořiditelná vozidla a pokročilé asistenční systémy pro řidiče využívají počítačové zpracování obrazu k rozpoznávání chodců, dopravních značek a ostatních vozidel. To umožňuje autonomním vozidlům a dopravním systémům bezpečnou navigaci a rozhodování o jízdě v reálném čase.

  • Zdravotní péče a lékařské snímkování. Počítačové zpracování obrazu pomáhá analyzovat lékařské snímky, jako jsou rentgenové snímky, magnetická rezonance a počítačová tomografie. To pomáhá lékařům odhalovat nemoci, identifikovat abnormality a rychleji a přesněji diagnostikovat.

  • Sportovní analýzy a sledování výkonu. Sportovci a trenéři používají počítačové zpracování obrazu ke sledování pohybů hráčů, analýze herních strategií a poskytování informací v reálném čase pro zlepšení výkonu.

  • Výroba a kontrola kvality. Počítačové zpracování obrazu pomáhá zajistit kontrolu kvality tím, že kontroluje výrobky na montážních linkách, odhaluje vady a ověřuje správné balení. Monitoruje také stroje pro prediktivní údržbu.

  • Prostorová analýza a zabezpečení. Počítačové zpracování obrazu sleduje lidi a objekty ve fyzických prostorech. To zahrnuje identifikaci pohybu davů v maloobchodních prodejnách, monitorování toku provozu ve městech a zvýšení zabezpečení prostřednictvím bezpečnostních systémů.

  • Rozpoznávání obličejů a ověřování identity. Počítačové zpracování obrazu se používá k rozpoznávání obličejů v bezpečnostních systémech, mobilním ověřování a přizpůsobených prostředích. Mezi příklady patří odemykání počítačových zařízení a zjednodušení kontrol na letišti.

Budoucí trendy

Pokroky v oblasti AI a výpočetního výkonu dál rozšiřují možnosti počítačového zpracování obrazu. Mezi hlavní trendy v této rostoucí oblasti patří:

  • Edge AI a zpracování v reálném čase. Více systémů běží přímo na zařízeních a nespoléhá se na cloud computing. To umožňuje rychlejší zpracování a lepší ochranu osobních údajů.

  • Multimodální AI. Kombinace počítačového zpracování obrazu s zpracováním přirozeného jazyka a analýzou zvuku může vytvářet bohatší prostředí využívající umělou inteligenci. Mezi příklady patří pokročilí virtuální asistenti a systémy inteligentního zabezpečení.

  • Učení s vlastním dohledem. Nové modely AI vyžadují méně ručně označených dat, což zefektivňuje a zeštíhluje jejich trénink.

  • Analýza videa využívající umělou inteligenci. Počítačové zpracování obrazu bude i nadále zdokonalovat zpracování videa v reálném čase pro různé případy použití, včetně maloobchodu, vymáhání práva a sportovní analýzy.

  • Etická a vysvětlitelná AI. S tím, jak se počítačové zpracování obrazu rozšiřuje, pracují výzkumníci na tom, aby jeho rozhodování bylo transparentnější a aby se snížila zkreslení v rozpoznávacích systémech.

Závěr

Počítačové zpracování obrazu umožňuje počítačům interpretovat a analyzovat vizuální data s mimořádnou přesností. Tato technologie využívá hluboké učení a neurální sítě k rozpoznávání objektů, lidí a vzorů, napodobování lidského zraku a kognitivních schopností.

Díky počítačovému zpracování obrazu jsou systémy chytřejší, bezpečnější, efektivnější a inovativnější v celé řadě odvětví. Mezi nejoblíbenější případy použití patří lékařské snímkování, rozpoznávání obličejů, autonomní vozidla a rozšířená realita. S dalšími pokroky v oblasti AI a výpočetního výkonu bude dopad počítačového zpracování obrazu a možné případy využití nepochybně růst.
Zdroje informací

Získejte zdroje pro rozvoj a zlepšení svých dovedností v Azure

Soustředěná žena v bílém plášti a brýlích, která píše na tabletu. Stojí ve světlé, moderní kanceláři a působí profesionálně a pozorně.
Profesionální zdroje informací

Prostředky Azure pro profesionály

Prozkoumejte školicí programy, dokumenty white paper, videa, události, blogy, ukázky kódu a další prostředky Azure.
Prozkoumat zdroje informací
Muž, který sedí na pohovce a používá notebook.
Materiály pro studenty

Zdroje informací Azure pro studentské vývojáře

Získejte dovednosti, které vám pomůžou nastartovat kariéru v oblasti technologií a pozitivně ovlivnit svět.
Prozkoumat zdroje informací
Muž v šedém svetru který, soustředěně píše stylusem na tablet. Stojí v dobře osvětlené místnosti s dřevěnými policemi a měkkým přirozeným světlem procházejícím oknem.
Akce a webináře

Události a webináře k Azure

Naučte se novým dovednostem, objevte nové technologie a komunikujte s vaší komunitou – zúčastnit se můžete digitálně nebo osobně.
Procházet akce a webináře

Nejčastější dotazy

  • Počítačové zpracování obrazu umožňuje počítačům interpretovat a analyzovat vizuální data z obrázků a videí. Tato oblast AI využívá strojové učení, hluboké učení a rozpoznávání vzorů k identifikaci objektů, odhalování vzorů a získávání smysluplných poznatků. Využívá se v oborech, jako je zdravotnictví, výroba, zabezpečení a autonomní systémy.
  • Ano, počítačové zpracování obrazu je odvětví AI, které umožňuje počítačům zpracovávat, analyzovat a chápat vizuální data. Pomocí technik AI, jako je strojové učení a hluboké učení, umožňuje počítačové zpracování obrazu počítačům rozpoznávat objekty, identifikovat vzory a rozhodovat se na základě obrázků a videí. Stručně řečeno, počítačové zpracování obrazu automatizuje úkoly, které tradičně vyžadovaly lidský zrak.
  • Hlavním cílem počítačového zpracování obrazu je vybavit počítače tak, aby dokázaly identifikovat, chápat a vyhodnocovat vizuální data. Cílem je napodobit lidský zrak a kognitivní schopnosti. Pomocí AI, strojového učení a hlubokého učení dokáže počítačové zpracování obrazu rozpoznávat objekty, analyzovat scény a získávat poznatky z obrázků a videí podobně jako lidé. To umožňuje automatizaci, zlepšuje rozhodování a zvyšuje efektivitu napříč různými odvětvími.
  • Počítačové zpracování obrazu využívá především jazyk Python díky jeho rozsáhlým knihovnám, jako je OpenCV, TensorFlow a PyTorch. Tyto knihovny zjednodušují zpracování obrázků a hluboké učení. Mezi další jazyky, které počítačové zpracování obrazu používá, patří C++ pro aplikace náročné na výkon, MATLAB pro akademické a výzkumné účely a Java pro řešení na podnikové úrovni.
  • Počítačové zpracování obrazu využívá více oblastí. Patří mezi ně AI pro rozpoznávání vzorů, strojové učení a hluboké učení pro zvyšování přesnosti v čase, zpracování obrazu pro vylepšování a analýzu vizuálních dat, počítačová grafika pro 3D modelování, matematika a statistika pro vývoj algoritmů a optika a technologie senzorů pro pořizování vysoce kvalitních snímků.