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Was ist maschinelles Sehen?

Sie erfahren, was maschinelles Sehen ist, wie es funktioniert und welche Anwendungen es in der Praxis hat.
Erste Schritte mit Azure Erkunden von Azure KI Vision

Maschinelles Sehen erkennt Objekte, Personen und Muster.

Maschinelles Sehen ermöglicht es Maschinen, Bilder und Videos zu interpretieren, zu analysieren und aussagekräftige Daten daraus zu extrahieren. Dieses Gebiet der KI nutzt Deep Learning und neuronale Netze, um Objekte, Personen und Muster mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Mit anderen Worten repliziert es das menschliche Sehen und die kognitive Fähigkeit, visuelle Daten zu interpretieren.

Maschinelles Sehen hat viele Anwendungen in der Praxis, darunter medizinische Bildgebung, Gesichtserkennung, Fehlererkennung und autonomes Fahren. Es kann in der Cloud, lokal und auf Edge-Geräten eingesetzt werden.

Wesentliche Punkte

  • Maschinelles Sehen ermöglicht es Maschinen, Bilder und Videos zu interpretieren, zu analysieren und aussagekräftige Daten daraus zu extrahieren. Es repliziert dabei das Sehvermögen und die kognitiven Fähigkeiten des Menschen.

  • Diese KI-Technologie nutzt Deep Learning und neuronale Netze, um Objekte, Personen und Muster mit hoher Genauigkeit zu erkennen.

  • Maschinelles Sehen in der KI hat viele Anwendungen in der Praxis, darunter medizinische Bildgebung, Gesichtserkennung, Fehlererkennung und autonomes Fahren.

  • Maschinelles Sehen kann in der Cloud, lokal und auf Edge-Geräten ausgeführt werden. Diese Vielseitigkeit fördert Effizienz und Innovation in verschiedenen Branchen.

  • Die Zukunft des maschinellen Sehens mit KI umfasst Edge AI, multimodale KI, selbstüberwachtes Lernen, KI-gestützte Videoanalysen sowie ethische und erklärbare KI.

Funktionsweise des maschinellen Sehens

Maschinelles Sehen ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten zu analysieren und zu interpretieren, ähnlich wie das menschliche Auge und Gehirn. Anwendungen für maschinelles Sehen verwenden Kameras, Sensoren und fortschrittliche Algorithmen, die mit großen Mengen visueller Daten und Bilder trainiert wurden.

Diese Art von KI fördert Effizienz, Innovation und Automatisierung in verschiedenen Branchen. Dazu gehören Gesundheitswesen, Sicherheit, Fertigung, Einzelhandel und autonome Systeme.

Hauptschritte in der Bildanalyse

  1. Erfassen des Bilds. Geräte wie Kameras, Drohnen oder medizinische Scanner nehmen ein Bild oder Video auf. Dies liefert die Rohdaten, die von KI-Algorithmen analysiert werden.

  2. Interpretieren des Bilds. Die erfassten Daten werden von einem KI-gesteuerten System verarbeitet, das Algorithmen verwendet, um Muster zu erkennen und zu identifizieren. Dies beinhaltet die Analyse der visuellen Daten und den Vergleich mit einer großen Datenbank bekannter Muster. Diese Datenbank kann Objekte, Gesichter und sogar medizinische Bilder umfassen.

  3. Analysieren und Auswerten der Daten. Sobald das System die Muster identifiziert hat, trifft es Entscheidungen über den Inhalt eines Bildes. Dies könnte das Erkennen von Objekten in einer Fabrikumgebung, das Identifizieren von Personen auf Sicherheitsaufnahmen oder das Erkennen eines potenziellen Gesundheitsproblems auf medizinischen Bildern umfassen.

  4. Bereitstellen von Einblicken. Das System liefert Einblicke basierend auf der durchgeführten Bildanalyse. Diese Einblicke können Entscheidungen oder Maßnahmen beeinflussen, die das System empfiehlt. Zum Beispiel könnte es ein Problem in einer Fertigungslinie kennzeichnen, unbefugten Zugang zu einem Gebäude erkennen oder das Kundenverhalten in einer Einzelhandelsumgebung analysieren.

So funktioniert Deep Learning

Die fortschrittlichsten Systeme für maschinelles Sehen nutzen  Deep Learning, einen Teilbereich der KI, um Genauigkeit und Leistung zu verbessern. Deep Learning verwendet Algorithmen, die als neuronale Netze bezeichnet werden und in der Lage sind, aus großen Datenmengen zu lernen, um komplexe Muster zu erkennen. Dieser Ansatz ahmt nach, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet, und ermöglicht es Maschinen, Aufgaben wie Gesichtserkennung und Objekterkennung auszuführen.

Deep Learning-Systeme verbessern sich im Laufe der Zeit, da sie weiter Daten speichern und verarbeiten. Dies macht sie ideal für Echtzeitanwendungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung und autonome Fahrzeuge. Je mehr Bilder ein System für maschinelles Sehen analysiert, desto genauer wird es.

Vorteile und Anwendungen in der Praxis

Branchen nutzen KI-gesteuertes maschinelles Sehen, um eine Vielzahl von Vorteilen zu erzielen, darunter:

  • Erhöhte Betriebseffizienz. Die Automatisierung von Aufgaben wie Qualitätskontrolle, Verarbeitung von Finanzdokumenten und Sicherheitsüberwachung kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.

  • Verbesserte Kundenerfahrung. Die Echtzeitanalyse von Bildern ermöglicht es Unternehmen, personalisierte Erlebnisse für ihre Kunden zu schaffen. Zum Beispiel nutzen Einzelhändler Technologien für maschinelles Sehen, um virtuelle Anproben von Kleidung zu ermöglichen. Ebenso nutzen Hotels Gesichtserkennung, um Gäste einzuchecken.

  • Verbesserte Sicherheit. Maschinelles Sehen in Kombination mit Deep Learning kann helfen, im Gesundheitswesen und bei autonomen Fahrzeugen Probleme früher zu erkennen. Dies reduziert Risiken und verbessert die Sicherheitsresultate.

Funktionen des maschinellen Sehens

Maschinelles Sehen in der KI ermöglicht es Computern, große Mengen an Bildern und Videos viel schneller als Menschen zu verarbeiten und zu verstehen. Zu den wichtigsten Funktionen zählen insbesondere:

  • Objektklassifizierung. Ein System, das Objektklassifizierung verwendet, kann Objekte in einem Bild basierend auf vordefinierten Labels kategorisieren. Zum Beispiel kann es zwischen Personen, Tieren und Fahrzeugen unterscheiden. Dies hilft bei Anwendungen wie Verkehrsüberwachung und Bestandsmanagement.

  • Objekterkennung und -identifikation. Das System kann spezifische Objekte innerhalb eines Bildes oder Videos lokalisieren und identifizieren. Dies wird bei der Gesichtserkennung, der Produkterkennung im Einzelhandel und der Diagnose von Krankheiten aus Scans verwendet.

  • Objektverfolgung. Das System kann die Bewegung von Objekten verfolgen, indem es Videobilder über die Zeit analysiert. Dies ist nützlich für autonome Fahrzeuge, Sicherheitsüberwachung und die Analyse von Sportleistungen.

  • Optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR). OCR wandelt Text in Bildern, gescannten Dokumenten und Videos in digitalen Text um. Es kann gedruckten und handgeschriebenen Text verarbeiten, wobei die Genauigkeit von der Qualität der Handschrift abhängen kann. OCR unterstützt Anwendungen in der Dokumentenautomatisierung (wie die Digitalisierung von Papierunterlagen), Übersetzung (durch Umwandlung von Text für automatische Übersetzungen) und Barrierefreiheit (wie Sprachausgaben).

  • Bild- und Videosegmentierung. Die Segmentierung teilt ein Bild in verschiedene Bereiche auf, was es dem System ermöglicht, einzelne Objekte und deren Grenzen zu erkennen. Dies ist wichtig für selbstfahrende Autos, medizinische Bildgebung und Augmented Reality.

  • 3D-Objekterkennung und Tiefenwahrnehmung. Einige Systeme für maschinelles Sehen analysieren Tiefe und räumliche Beziehungen, um Objekte in drei Dimensionen zu erkennen. Dies ist entscheidend für Robotik, Augmented Reality und virtuelle Realität sowie industrielle Automatisierung.

  • Szenenverständnis und Kontextbewusstsein. Maschinelles Sehen kann ganze Szenen analysieren und verstehen, wie Objekte zueinander in Beziehung stehen. Dies hilft bei der intelligenten Städteplanung, der Moderation von Videoinhalten und der Unterstützung von Personen mit Sehbehinderungen.

  • Bildgenerierung und -verbesserung. Maschinelles Sehen kann Bilder generieren, wiederherstellen und optimieren. Dies kann die Fotoauflösung verbessern, Rauschen entfernen und sogar synthetische Bilder zum Trainieren von KI-Modellen erstellen.

Anwendungsfälle für maschinelles Sehen

Maschinelles Sehen kann in verschiedene Anwendungen und Geräte integriert werden, um praktische Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen. Hier sind einige der beliebtesten Anwendungen des maschinellen Sehens:

  • Bildorganisation und -suche. Maschinelles Sehen kann Personen, Objekte und Szenen auf Fotos erkennen, was die Organisation und Suche bei großen Sammlungen erleichtert. Dies wird häufig in Fotospeicher-Apps und auf Social Media-Plattformen für Funktionen wie automatisches Tagging und Albumerstellung verwendet.

  • Textextraktion und Dokumentenverarbeitung. Optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR), extrahiert Text aus Bildern und gescannten Dokumenten. Dies ermöglicht eine automatisierte Dateneingabe, durchsuchbare Archive und die Digitalisierung von Inhalten. Unternehmen nutzen OCR in der robotergestützten Prozessautomatisierung, um Arbeitsabläufe zu optimieren.

  • Augmented Reality. Maschinelles Sehen erkennt und verfolgt reale Objekte, um digitale Elemente in physischen Räumen zu überlagern. Dies wird in Augmented Reality-Anwendungen für Gaming, virtuelle Einkaufserlebnisse und interaktive Lerntools verwendet.

  • Landwirtschaft und Umweltüberwachung. Drohnen, Satelliten und Kameras erfassen Bilder von Nutzpflanzen. Maschinelles Sehen analysiert dann diese Bilder, um den Gesundheitszustand der Pflanzen zu überwachen, Schädlinge und Unkraut zu erkennen und die Bewässerung sowie Düngung zu optimieren.

  • Autonome Fahrzeuge und Transport. Selbstfahrende Autos und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme nutzen maschinelles Sehen, um Fußgänger, Verkehrsschilder und andere Fahrzeuge zu erkennen. Dies ermöglicht autonomen Fahrzeugen und Transportsystemen, sicher zu navigieren und in Echtzeit Fahrentscheidungen zu treffen.

  • Gesundheitswesen und medizinische Bildgebung. Maschinelles Sehen hilft bei der Analyse medizinischer Scans wie Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans. Dies hilft Ärzten, Krankheiten zu erkennen, Abweichungen zu identifizieren und Diagnosen schneller und genauer zu stellen.

  • Sportanalytik und Leistungsüberwachung. Athleten und Trainer nutzen maschinelles Sehen, um die Bewegungen von Spielern zu verfolgen, Spielstrategien zu analysieren und Echtzeiteinblicke zur Leistungsverbesserung zu bieten.

  • Fertigung und Qualitätskontrolle. Maschinelles Sehen hilft, die Qualitätskontrolle zu gewährleisten, indem Produkte an Fertigungsstraßen inspiziert, Mängel erkannt und die korrekte Verpackung überprüft wird. Außerdem werden Maschinen für Predictive Maintenance überwacht.

  • Räumliche Analyse und Sicherheit. Maschinelles Sehen verfolgt Personen und Objekte in physischen Räumen. Dies umfasst die Identifizierung von Menschenmengen in Einzelhandelsgeschäften, die Überwachung des Verkehrsflusses in Städten und die Verbesserung der Sicherheit durch Überwachungssysteme.

  • Gesichtserkennung und Identitätsüberprüfung. Maschinelles Sehen wird für die Gesichtserkennung in Sicherheitssystemen, bei der mobilen Authentifizierung und für personalisierte Erlebnisse verwendet. Beispiele sind das Entsperren von Computergeräten und die Optimierung von Flughafen-Check-ins.

Zukünftige Trends

Fortschritte in der KI und bei der Rechenleistung erweitern weiterhin, was maschinelles Sehen erreichen kann. Wichtige Trends in diesem wachsenden Bereich sind:

  • Edge AI und Echtzeitverarbeitung. Immer mehr Systeme werden direkt auf Geräten ausgeführt, anstatt auf Cloud Computing angewiesen zu sein. Dies ermöglicht eine schnellere Verarbeitung und erhöht die Privatsphäre.

  • Multimodale KI. Die Kombination von maschinellem Sehen mit der Verarbeitung natürlicher Sprache und Audioanalyse kann reichhaltigere KI-gesteuerte Erlebnisse schaffen. Beispiele sind fortschrittliche virtuelle Assistenten und intelligente Sicherheitssysteme.

  • Selbstüberwachtes Lernen. Neue KI-Modelle benötigen weniger manuell gelabelte Daten, was das Training effizienter und skalierbarer macht.

  • KI-gestützte Videoanalytik. Das maschinelle Sehen wird die Echtzeit-Videoverarbeitung für eine Vielzahl von Anwendungen weiter verbessern, u. a. Einzelhandel, Strafverfolgung und Sportanalytik.

  • Ethische und erklärbare KI. Da die Verbreitung des maschinellen Sehens weiter zunimmt, arbeiten Forscher daran, die Entscheidungen transparenter zu gestalten und Vorurteile in Erkennungssystemen zu reduzieren.

Zusammenfassung

Maschinelles Sehen ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten mit bemerkenswerter Genauigkeit zu interpretieren und zu analysieren. Diese Technologie nutzt Deep Learning und neuronale Netze, um Objekte, Personen und Muster zu erkennen und damit das Sehvermögen und die kognitiven Fähigkeiten von Menschen zu replizieren.

Maschinelles Sehen macht Systeme in unterschiedlichen Branchen intelligenter, sicherer, effizienter und innovativer. Zu den häufigsten Anwendungen gehören medizinische Bildgebung, Gesichtserkennung, autonome Fahrzeuge und Augmented Reality. Mit den Fortschritten bei KI und Rechenleistung wird der Einfluss von maschinellem Sehen und die Menge der möglichen Anwendungsfälle zweifellos wachsen.
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Häufig gestellte Fragen

  • Maschinelles Sehen ermöglicht es Computern, visuelle Daten aus Bildern und Videos zu interpretieren und zu analysieren. Dieses Gebiet der KI nutzt maschinelles Lernen, Deep Learning und Mustererkennung, um Objekte zu identifizieren, Muster zu erkennen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Es unterstützt Anwendungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Fertigung, Sicherheit und autonome Systeme.
  • Ja, maschinelles Sehen ist ein Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu verstehen. Durch den Einsatz von KI-Techniken wie maschinellem Lernen und Deep Learning ermöglicht maschinelles Sehen Computern, Objekte zu erkennen, Muster zu identifizieren und Entscheidungen basierend auf Bildern und Videos zu treffen. Kurz gesagt, automatisiert das maschinelle Sehen Aufgaben, die bisher menschliches Sehen erforderten.
  • Das Hauptziel des maschinellen Sehens ist es, Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Daten zu identifizieren, zu verstehen und zu bewerten. Das Ziel ist es, das Sehvermögen und die kognitiven Fähigkeiten von Menschen zu replizieren. Durch den Einsatz von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning kann das maschinelle Sehen Objekte erkennen, Szenen analysieren und Erkenntnisse aus Bildern und Videos extrahieren, ähnlich wie Menschen. Dies ermöglicht Automatisierung, verbessert die Entscheidungsfindung und steigert die Effizienz in verschiedenen Branchen.
  • Maschinelles Sehen verwendet hauptsächlich Python aufgrund seiner umfangreichen Bibliotheken wie OpenCV, TensorFlow und PyTorch. Diese Bibliotheken vereinfachen die Bildverarbeitung und das Deep Learning. Andere Sprachen, die beim maschinellen Sehen verwendet werden, sind C++ für leistungsintensive Anwendungen, MATLAB für akademische Anwendungsbereiche und Forschungszwecke sowie Java für Unternehmenslösungen.
  • Maschinelles Sehen nutzt mehrere Bereiche. Dazu gehören KI für Mustererkennung, maschinelles Lernen und Deep Learning zur Verbesserung der Genauigkeit im Laufe der Zeit, Bildverarbeitung zur Optimierung und Analyse visueller Daten, Computergrafik für 3D-Modellierung, Mathematik und Statistik für die Algorithmusentwicklung sowie Optik und Sensortechnologie zur Erfassung hochwertiger Bilder.