Apa itu Visi Komputer?

Visi komputer mengenali objek, orang, dan pola

Visi komputer memungkinkan komputer menginterpretasikan, menganalisis, dan menarik data yang bermakna dari gambar dan video. Bidang AI ini menggunakan pembelajaran mendalam dan jaringan neural untuk mengenali objek, orang, dan pola dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan kata lain, ini meniru penglihatan dan kemampuan kognitif manusia untuk menginterpretasikan data visual.

Visi komputer memiliki banyak penerapan di dunia nyata, termasuk pencitraan medis, pengenal wajah, deteksi cacat, dan kendaraan otonom. Ini dapat digunakan di cloud, secara lokal, dan pada perangkat tepi.

Poin-poin utama

Visi komputer memungkinkan komputer menginterpretasikan, menganalisis, dan menarik data yang bermakna dari gambar dan video, meniru penglihatan dan kemampuan kognitif manusia.
Teknologi AI ini menggunakan pembelajaran mendalam dan jaringan neural untuk mengenali objek, orang, dan pola dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Visi komputer dalam AI memiliki banyak penerapan di dunia nyata, termasuk pencitraan medis, pengenal wajah, deteksi cacat, dan kendaraan otonom.
Visi komputer dapat berjalan di cloud, secara lokal, dan pada perangkat tepi. Versatilitas ini mendorong efisiensi dan inovasi di berbagai industri.
Masa depan visi komputer AI mencakup edge AI, AI multimodal, pembelajaran mandiri, analitik video yang didukung AI, serta AI yang etis dan dapat dijelaskan.

Cara kerja visi komputer

Visi komputer memungkinkan komputer menganalisis dan menginterpretasikan data visual, mirip dengan cara mata dan otak manusia berfungsi. Penerapan visi komputer menggunakan kamera, sensor, dan algoritma tingkat lanjut yang dilatih pada sejumlah besar data dan gambar visual.

Tipe AI ini mendorong efisiensi, inovasi, dan otomatisasi di berbagai industri. Ini termasuk layanan kesehatan, keamanan, manufaktur, ritel, dan sistem otonom.

Langkah-langkah inti dalam analisis gambar

Menangkap gambar. Perangkat seperti kamera, drone, atau pemindai medis merekam gambar atau video. Ini menyediakan data mentah yang akan dianalisis oleh algoritma AI.
Menginterpretasikan gambar. Data yang ditangkap diproses oleh sistem yang didukung AI yang menggunakan algoritma untuk mendeteksi dan mengenali pola. Ini melibatkan analisis data visual dan membandingkannya dengan database pola yang dikenal dalam jumlah besar. Database ini dapat mencakup objek, wajah, dan bahkan gambar medis.
Menganalisis dan memahami data. Setelah sistem mengidentifikasi pola, sistem membuat keputusan tentang konten gambar. Proses ini mungkin melibatkan pengenalan objek di lingkungan pabrik, mengidentifikasi individu dalam rekaman keamanan, atau mendeteksi potensi masalah kesehatan dalam gambar medis.
Memberikan wawasan. Sistem memberikan wawasan berdasarkan analisis gambar yang telah dilakukan. Wawasan ini dapat mempengaruhi keputusan atau tindakan yang direkomendasikan oleh sistem. Misalnya, ini mungkin menandai masalah dalam jalur manufaktur, mendeteksi akses tidak sah di dalam gedung, atau menganalisis perilaku pelanggan di lingkungan ritel.

Cara kerja pembelajaran mendalam

Sistem visi komputer paling canggih bergantung pada pembelajaran mendalam—sebuah subset dari AI—untuk meningkatkan akurasi dan kinerja. Pembelajaran mendalam menggunakan algoritma yang disebut jaringan neural, yang mampu belajar dari sejumlah besar data untuk mengenali pola yang kompleks. Pendekatan ini meniru cara otak manusia memproses informasi dan memungkinkan komputer melakukan tugas seperti pengenalan wajah dan deteksi objek.

Sistem pembelajaran mendalam meningkat seiring waktu saat sistem terus menyimpan dan memproses data. Ini menjadikannya ideal untuk penerapan real time di industri seperti layanan kesehatan, ritel, manufaktur, dan kendaraan otonom. Semakin banyak gambar yang dianalisis oleh sistem visi komputer, semakin akurat hasilnya.

Manfaat dan penerapan di dunia nyata

Industri menggunakan visi komputer AI untuk mendapatkan berbagai keuntungan, termasuk:

Peningkatan efisiensi operasional. Mengotomatiskan tugas seperti kontrol kualitas, pemrosesan dokumen keuangan, dan pengawasan keamanan dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan.
Peningkatan pengalaman pelanggan. Analisis gambar secara real time memungkinkan bisnis menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi bagi pelanggan mereka. Misalnya, retailer menggunakan teknologi visi komputer untuk memfasilitasi mencoba pakaian secara virtual. Demikian pula, bisnis perhotelan menggunakan pengenalan wajah untuk melakukan check in tamu.
Peningkatan keamanan. Visi komputer yang didukung oleh pembelajaran mendalam dapat membantu mendeteksi masalah lebih awal dalam perawatan kesehatan dan kendaraan otonom. Ini mengurangi risiko dan meningkatkan hasil keselamatan.

Kemampuan visi komputer

Visi komputer dalam AI memungkinkan komputer memproses dan besar gambar dan video dalam jumlah besar jauh lebih cepat daripada yang bisa dilakukan manusia. Kemampuan utamanya meliputi:

Klasifikasi objek. Sistem yang menggunakan klasifikasi objek dapat mengategorikan objek di dalam gambar berdasarkan label yang telah ditentukan. Misalnya, sistem dapat membedakan antara orang, hewan, dan kendaraan. Ini membantu penerapan seperti pemantauan lalu lintas dan manajemen inventaris.
Deteksi dan pengenalan objek. Sistem dapat menemukan objek tertentu di dalam gambar atau video dan mengidentifikasinya. Ini digunakan dalam pengenalan wajah, deteksi produk dalam ritel, dan dalam mendiagnosis kondisi medis dari pemindaian.
Pelacakan objek. Sistem dapat melacak pergerakan objek dengan menganalisis bingkai video dari waktu ke waktu. Ini berguna untuk kendaraan otonom, pengawasan keamanan, dan analisis performa olahraga.
Pengenalan karakter optik (OCR). OCR mengubah teks dalam gambar, dokumen yang dipindai, dan video menjadi teks digital. Ini dapat memproses teks cetak dan tulisan tangan, meskipun akurasi mungkin bergantung pada kualitas tulisan tangan. OCR mendukung penerapan dalam automasi dokumen (seperti mendigitalkan catatan kertas), terjemahan (dengan mengonversi teks untuk terjemahan mesin), dan aksesibilitas (seperti pembaca layar).
Segmentasi gambar dan video. Segmentasi membagi gambar menjadi beberapa wilayah yang berbeda, yang memungkinkan sistem untuk mengenali objek individu dan batas-batasnya. Ini penting untuk mobil otonom, pencitraan medis, dan realitas tertambah.
Pengenalan objek 3D dan persepsi kedalaman. Beberapa sistem visi komputer menganalisis kedalaman dan hubungan spasial untuk mengenali objek dalam tiga dimensi. Ini sangat penting untuk robotika, realitas tertambah, pengalaman realitas virtual, serta otomatisasi industri.
Pemahaman adegan dan kesadaran konteks. Visi komputer dapat menganalisis seluruh adegan dan memahami bagaimana objek saling berhubungan. Ini membantu dalam perencanaan kota cerdas, moderasi konten video, dan membantu individu yang memiliki gangguan penglihatan.
Pembuatan dan peningkatan gambar. Visi komputer dapat membuat, memulihkan, dan meningkatkan gambar. Ini dapat meningkatkan resolusi foto, menghilangkan noise, dan bahkan membuat gambar sintetis untuk melatih model AI.

Kasus penggunaan visi komputer

Visi komputer dapat diintegrasikan ke dalam berbagai aplikasi dan perangkat untuk mengatasi masalah di dunia nyata di berbagai industri. Berikut adalah beberapa penggunaan visi komputer yang paling populer:

Pengelolaan dan pencarian gambar. Visi komputer dapat mengenali orang, objek, dan pemandangan di dalam foto, sehingga lebih mudah untuk mengelola dan mencari dalam koleksi berukuran besar. Ini biasa digunakan dalam aplikasi penyimpanan foto dan platform media sosial untuk fitur seperti pemberian tag otomatis dan pembuatan album.
Ekstraksi teks dan pemrosesan dokumen. Pengenalan karakter optik, atau OCR, mengekstrak teks dari gambar dan dokumen yang dipindai. Ini memungkinkan entri data otomatis, arsip yang dapat dicari, dan digitalisasi konten. Bisnis menggunakan OCR dalam otomatisasi proses secara robotik untuk mempermudah alur kerja.
Realitas tertambah. Visi komputer mendeteksi dan melacak objek dunia nyata untuk menempatkan elemen digital dalam ruang fisik. Ini digunakan dalam aplikasi realitas tertambah untuk gaming, pengalaman berbelanja virtual, dan alat pembelajaran interaktif.
Pertanian dan pemantauan lingkungan. Drone, satelit, dan kamera menangkap gambar tanaman. Visi komputer kemudian menganalisis gambar tersebut untuk memantau kesehatan tanaman, mendeteksi hama dan gulma, serta mengoptimalkan irigasi dan fertilisasi.
Kendaraan otonom dan transportasi. Mobil otonom dan sistem bantuan pengemudi tingkat lanjut menggunakan visi komputer untuk mengenali pejalan kaki, rambu lalu lintas, dan kendaraan lain. Ini memungkinkan kendaraan otonom dan sistem transportasi bernavigasi dengan aman dan membuat keputusan berkendara secara real time.
Layanan kesehatan dan pencitraan medis. Visi komputer membantu menganalisis pemindaian medis seperti sinar-X, MRI, dan CT scan. Ini membantu dokter mendeteksi penyakit, mengidentifikasi kelainan, serta membuat diagnosis lebih cepat dan lebih akurat.
Analisis olahraga dan pelacakan performa. Atlet dan pelatih menggunakan visi komputer untuk melacak pergerakan pemain, menganalisis strategi pertandingan, dan memberikan wawasan real time untuk meningkatkan performa.
Manufaktur dan kontrol kualitas. Visi komputer membantu memastikan kontrol kualitas dengan memeriksa produk pada jalur perakitan, mendeteksi kerusakan, dan memverifikasi pengemasan yang benar. Ini juga memantau mesin untuk pemeliharaan prediktif.
Analisis spasial dan keamanan. Visi komputer melacak orang dan objek di ruang fisik. Ini termasuk mengidentifikasi pergerakan kerumunan di dalam toko ritel, memantau alur lalu lintas di kota, dan meningkatkan keamanan melalui sistem pengawasan.
Pengenalan wajah dan verifikasi identitas. Visi komputer digunakan untuk pengenalan wajah dalam sistem keamanan, autentikasi seluler, dan pengalaman yang dipersonalisasi. Contohnya termasuk membuka kunci perangkat komputer dan mempermudah proses check-in bandara.

Tren masa depan

Kemajuan dalam AI dan daya komputasi terus memperluas hal yang dapat dicapai oleh visi komputer. Tren utama dalam bidang yang berkembang ini meliputi:

Edge AI dan pemrosesan real time. Lebih banyak sistem berjalan langsung di perangkat daripada bergantung pada komputasi cloud. Ini memungkinkan pemrosesan yang lebih cepat dan meningkatkan privasi.
AI Multimodal. Menggabungkan visi komputer dengan pemrosesan bahasa alami dan analisis audio dapat menciptakan pengalaman yang didukung AI yang lebih kaya. Contohnya termasuk asisten virtual tingkat lanjut dan sistem keamanan cerdas.
Pembelajaran mandiri. Model AI baru memerlukan lebih sedikit data yang diberi label secara manual, yang membuat pelatihan menjadi lebih efisien dan dapat diskalakan.
Analitik video yang didukung AI. Visi komputer akan terus meningkatkan pemrosesan video secara real time untuk berbagai penerapan, termasuk ritel, penegakan hukum, dan analisis olahraga.
AI yang etis dan dapat dijelaskan. Seiring penggunaan visi komputer menjadi lebih luas, peneliti bekerja untuk membuat keputusannya lebih transparan dan mengurangi bias dalam sistem pengenalan.

Kesimpulan

Visi komputer memungkinkan komputer menginterpretasikan dan menganalisis data visual dengan akurasi yang luar biasa. Teknologi ini menggunakan pembelajaran mendalam dan jaringan neural untuk mengenali objek, orang, dan pola, meniru penglihatan dan kemampuan kognitif manusia.

Visi komputer membuat sistem menjadi lebih cerdas, lebih aman, lebih efisien, dan lebih inovatif dalam berbagai sektor bisnis. Beberapa penerapan paling populernya termasuk pencitraan medis, pengenalan wajah, kendaraan otonom, dan realitas tertambah. Seiring berlanjutnya kemajuan dalam AI dan daya komputasi, dampak visi komputer dan kemungkinan penggunaan kasusnya pasti akan terus berkembang.

Sumber daya

Dapatkan sumber daya untuk mengembangkan dan meningkatkan keterampilan Azure Anda

Seorang wanita yang sedang fokus mengenakan jas lab putih dan kacamata sedang menulis di tablet. Dia berdiri di kantor modern yang terang, memperlihatkan profesionalisme dan perhatian.

Sumber daya profesional

Sumber daya Azure untuk profesional

Jelajahi program pelatihan, laporan resmi, video, acara, blog, sampel kode, dan sumber daya Azure lainnya.

Jelajahi sumber daya

Seorang wanita sedang duduk di sofa sambil menggunakan laptop.

Sumber daya siswa

Sumber daya Azure untuk pengembang pelajar

Dapatkan keterampilan untuk memulai cepat karier Anda di teknologi dan memberikan dampak positif bagi dunia.

Jelajahi sumber daya

Seorang pria dengan sweater abu-abu sedang fokus menulis menggunakan stylus pada tablet. Dia berdiri di ruangan yang terang, dengan rak kayu dan cahaya alami lembut yang masuk melalui jendela.

Acara dan seminar web

Acara dan seminar web Azure

Pelajari keterampilan baru, temukan teknologi baru, dan jalin komunikasi dengan komunitas Anda dengan menghadiri acaranya secara digital atau langsung.

Telusuri acara dan seminar web

Visi komputer memungkinkan komputer menginterpretasikan dan menganalisis data visual dari gambar dan video. Bidang AI ini menggunakan pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan pengenalan pola untuk mengidentifikasi objek, mendeteksi pola, dan mengekstrak wawasan yang berarti. Ini mendukung penerapan di industri seperti layanan kesehatan, manufaktur, keamanan, dan sistem otonom.
Ya, visi komputer adalah cabang AI yang memungkinkan komputer memproses, menganalisis, dan memahami data visual. Dengan menggunakan teknik AI seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, visi komputer memungkinkan komputer untuk mengenali objek, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan berdasarkan gambar dan video. Singkatnya, visi komputer mengotomatiskan tugas yang secara tradisional memerlukan penglihatan manusia.
Tujuan utama dari visi komputer adalah untuk melengkapi komputer agar dapat mengidentifikasi, memahami, dan menilai data visual. Tujuannya adalah meniru penglihatan dan kemampuan kognitif manusia. Dengan menggunakan AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam, visi komputer dapat mengenali objek, menganalisis adegan, dan mengekstrak wawasan dari gambar dan video, sama seperti yang dilakukan manusia. Ini memungkinkan otomatisasi, meningkatkan pengambilan keputusan, dan meningkatkan efisiensi di berbagai industri.
Visi komputer utamanya menggunakan Python karena pustakanya yang luas seperti OpenCV, TensorFlow, dan PyTorch. Pustaka ini menyederhanakan pemrosesan gambar dan pembelajaran mendalam. Bahasa lain yang digunakan dalam visi komputer mencakup C++ untuk aplikasi yang memerlukan kinerja tinggi, MATLAB untuk tujuan akademis dan penelitian, dan Java untuk solusi kelas perusahaan.
Visi komputer memanfaatkan berbagai bidang. Ini termasuk AI untuk pengenalan pola, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk meningkatkan akurasi seiring waktu, pemrosesan gambar untuk meningkatkan dan menganalisis data visual, grafik komputer untuk pemodelan 3D, matematika dan statistik untuk pengembangan algoritma, serta teknologi optik dan sensor untuk menangkap gambar berkualitas tinggi.

Dapatkan aplikasi seluler Azure