This is the Trace Id: fb8b38c4fd905e528979777f0fc0e240
Overslaan naar hoofdinhoud
Azure

Wat is Computer Vision?

Begrijp wat Computer Vision is, hoe het werkt en wat de toepassingen in de echte wereld zijn.
Aan de slag met Azure Verken Azure AI Vision

Computer Vision herkent objecten, mensen en patronen

Computer Vision stelt machines in staat om betekenisvolle gegevens uit afbeeldingen en video's te interpreteren, analyseren en te extraheren. Dit gebied van AI maakt gebruik van deep learning en neurale netwerken om objecten, mensen en patronen met hoge nauwkeurigheid te herkennen. Met andere woorden, het repliceert het menselijk zicht en het cognitieve vermogen om visuele gegevens te interpreteren.

Computer Vision heeft veel toepassingen uit de echte wereld, waaronder medische beeldvorming, gezichtsherkenning, defectdetectie en zelfrijdende voertuigen. Het kan worden gebruikt in de cloud, on-premises en op edge-apparaten.

Belangrijke punten

  • Computer Vision stelt machines in staat om betekenisvolle gegevens uit afbeeldingen en video's te interpreteren, analyseren en te extraheren, en repliceert het menselijk zicht en cognitieve vermogens.

  • Deze AI-technologie maakt gebruik van deep learning en neurale netwerken om objecten, personen en patronen met hoge mate van nauwkeurigheid te herkennen.

  • Computer Vision in AI heeft veel toepassingen uit de echte wereld, waaronder medische beeldvorming, gezichtsherkenning, defectdetectie en zelfrijdende voertuigen.

  • Computer Vision werkt in de cloud, on-premises en op edge-apparaten. Deze veelzijdigheid stimuleert efficiëntie en innovatie in verschillende industrieën.

  • De toekomst van AI Computer Vision omvat edge AI, multimodale AI, zelfgestuurd leren, AI-gestuurde video-analyse en ethische en verklaarbare AI.

De werking van Computer Vision

Computer Vision stelt machines in staat om visuele gegevens te analyseren en te interpreteren, net zoals het menselijk oog en de hersenen doen. Toepassingen van Computer Vision gebruiken camera's, sensoren en geavanceerde algoritmen die zijn getraind op enorme hoeveelheden visuele gegevens en afbeeldingen.

Dit type AI stimuleert efficiëntie, innovatie en automatisering in verschillende industrieën. Deze omvatten onder andere systemen voor Gezond­heids­zorg, beveiliging, productie, detailhandel en autonome systemen.

Kernstappen in beeldanalyse

  1. Leg de afbeelding vast. Apparaten zoals camera's, drones of medische scanners registreren een afbeelding of een video. Dit levert de ruwe gegevens die door AI-algoritmen moeten worden geanalyseerd.

  2. Interpreteer de afbeelding. De vastgelegde gegevens worden verwerkt door een AI-gestuurd systeem dat algoritmen gebruikt om patronen te detecteren en te herkennen. Dit houdt in dat de visuele gegevens worden geanalyseerd en vergeleken met een grote database van bekende patronen. Deze database kan objecten, gezichten en zelfs medische afbeeldingen bevatten.

  3. Analyseer en geef betekenis aan de gegevens. Zodra het systeem de patronen identificeert, neemt het beslissingen over de inhoud van de afbeelding. Dit kan inhouden dat objecten in een fabrieksomgeving worden herkend, individuen in beveiligingsbeelden worden geïdentificeerd of een potentieel gezondheidsprobleem in medische afbeeldingen wordt opgemerkt.

  4. Lever inzichten. Het systeem biedt inzichten op basis van de beeldanalyse die het heeft uitgevoerd. Deze inzichten kunnen invloed hebben op beslissingen of acties die het systeem aanbeveelt. Bijvoorbeeld, het kan een probleem in een productielijn signaleren, ongeautoriseerde toegang in een gebouw detecteren of klantgedrag in een detailhandelsomgeving analyseren.

De werking van deep learning

De meest geavanceerde Computer Vision-systemen vertrouwen op deep learningg, een subset van AI, om de nauwkeurigheid en prestaties te verbeteren. Deep learning gebruikt algoritmen die neurale netwerken worden genoemd, die in staat zijn om te leren van grote hoeveelheden gegevens om complexe patronen te herkennen. Deze benadering imiteert hoe de menselijke hersenen informatie verwerken en stelt machines in staat om taken uit te voeren zoals gezichtsherkenning en objectdetectie.

Deep learning-systemen verbeteren in de loop van de tijd naarmate ze blijven leren en gegevens verwerken. Dit maakt ze ideaal voor real-time-toepassingen in industrieën zoals Gezond­heids­zorg, detailhandel, productie en autonome voertuigen. Hoe meer afbeeldingen een Computer Vision-systeem analyseert, hoe nauwkeuriger het wordt.

Voordelen en toepassingen uit de praktijk

Industrieën gebruiken AI Computer Vision om verschillende voordelen te behalen, waaronder:

  • Verhoogde operationele efficiëntie. Het automatiseren van taken zoals kwaliteitscontrole, verwerking van financiële documenten en beveiligingsbewaking kan leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen.

  • Verbeterde klantervaring. Realtime beeldanalyse stelt bedrijven in staat om gepersonaliseerde ervaringen voor hun klanten te creëren. Bijvoorbeeld, detailhandelaren gebruiken Computer Vision-technologie om het virtueel passen van kleding te faciliteren. Evenzo gebruiken horecabedrijven gezichtsherkenning om gasten in te checken.

  • Verbeterde veiligheid. Computer Vision aangedreven door deep learning kan helpen om problemen eerder te detecteren in de Gezond­heids­zorg en autonome voertuigen. Dit vermindert risico's en verbetert de veiligheidsresultaten.

Computer Vision-mogelijkheden

Computer Vision in AI stelt computers in staat om grote hoeveelheden afbeeldingen en video's veel sneller te verwerken en te begrijpen dan mensen. De belangrijkste mogelijkheden omvatten:

  • Objectclassificatie. Een systeem dat objectclassificatie gebruikt, kan objecten in een afbeelding categoriseren op basis van vooraf gedefinieerde labels. Bijvoorbeeld, het kan onderscheid maken tussen mensen, dieren en voertuigen. Dit helpt bij toepassingen zoals verkeerscontrole en voorraadbeheer.

  • Objectdetectie en -herkenning. Het systeem kan specifieke objecten binnen een afbeelding of video lokaliseren en identificeren. Dit wordt gebruikt in gezichtsherkenning, productdetectie in de detailhandel en bij het diagnosticeren van medische aandoeningen uit scans.

  • Objecttracking. Het systeem kan de beweging van objecten volgen door videokaders in de loop van de tijd te analyseren. Dit is nuttig voor autonome voertuigen, beveiligingssurveillance en prestatieanalyse in de sport.

  • Optische tekenherkenning (OCR). OCR zet tekst in afbeeldingen, gescande documenten en video's om in digitale tekst. Het kan zowel gedrukt als handgeschreven tekst verwerken, hoewel de nauwkeurigheid kan afhangen van de kwaliteit van het handschrift. OCR ondersteunt toepassingen in documentautomatisering (zoals het digitaliseren van papieren documenten), vertaling (door tekst om te zetten voor machinevertaling) en toegankelijkheid (zoals schermlezers).

  • Afbeelding- en video-segmentatie. Segmentatie verdeelt een afbeelding in verschillende regio's, waardoor het systeem individuele objecten en hun grenzen kan herkennen. Dit is belangrijk voor zelfrijdende auto's, medische beeldvorming en augmented reality.

  • 3D-objectherkenning en dieptewaarneming. Sommige Computer Vision-systemen analyseren diepte en ruimtelijke relaties om objecten in drie dimensies te herkennen. Dit is essentieel voor robotica, augmented reality- en virtual reality-ervaringen, en industriële automatisering.

  • Scene-interpretatie en contextbewustzijn. Computer Vision kan hele scènes analyseren en begrijpen hoe objecten zich tot elkaar verhouden. Dit helpt bij slimme stadsplanning, het modereren van video-inhoud en het ondersteunen van visueel gehandicapte personen.

  • Afbeeldingsgeneratie en verbetering. Computer Vision kan afbeeldingen genereren, herstellen en verbeteren. Dit kan de fotoresolutie verbeteren, ruis verwijderen en zelfs synthetische afbeeldingen creëren voor het trainen van AI-modellen.

Use cases van Computer Vision

Computer Vision kan in verschillende toepassingen en apparaten worden geïntegreerd om echte problemen in verschillende sectoren op te lossen. Hier zijn enkele van de meest populaire toepassingen voor Computer Vision:

  • Afbeeldingsorganisatie en zoekfunctie. Computer Vision kan mensen, objecten en scènes in foto's herkennen, waardoor het gemakkelijker wordt om grote collecties te organiseren en te doorzoeken. Dit wordt vaak gebruikt in foto-opslagapps en sociale mediaplatforms voor functies zoals automatisch taggen en albumcreatie.

  • Tekstextractie en documentverwerking. Optische tekenherkenning, of OCR, haalt tekst uit afbeeldingen en gescande documenten. Dit maakt geautomatiseerde gegevensinvoer, doorzoekbare archieven en inhoudsdigitalisering mogelijk. Bedrijven gebruiken OCR in robotprocesautomatisering om workflows te stroomlijnen.

  • Augmented reality. Computer Vision detecteert en volgt echte objecten om digitale elementen in fysieke ruimtes te overleggen. Dit wordt gebruikt in augmented reality-toepassingen voor gaming, virtuele winkelervaringen en interactieve leermiddelen.

  • Landbouw en milieutoezicht. Drones, satellieten en camera's leggen beelden van gewassen vast. Computer Vision analyseert vervolgens die beelden om de gezondheid van planten te monitoren, plagen en onkruid te detecteren, en irrigatie en bemesting te optimaliseren.

  • Autonome voertuigen en transport. Zelfrijdende auto's en geavanceerde rijhulpsystemen gebruiken Computer Vision om voetgangers, verkeersborden en andere voertuigen te herkennen. Dit stelt autonome voertuigen en transportsystemen in staat om veilig te navigeren en realtime rijbeslissingen te nemen.

  • Gezond­heids­zorg en medische beeldvorming. Computer Vision helpt bij het analyseren van medische scans zoals röntgenfoto's, MRI's en CT-scans. Dit helpt artsen om ziekten te detecteren, afwijkingen te identificeren en sneller en nauwkeuriger diagnoses te stellen.

  • Sportanalyse en het bijhouden van prestaties. Atleten en coaches gebruiken Computer Vision om de bewegingen van spelers te volgen, spelstrategieën te analyseren en realtime inzichten te bieden om de prestaties te verbeteren.

  • Productie en kwaliteitscontrole. Computer Vision helpt bij kwaliteitscontrole door producten op assemblagelijnen te inspecteren, defecten te detecteren en correcte verpakking te verifiëren. Het controleert ook machines voor voorspellend onderhoud.

  • Ruimtelijke analyse en beveiliging. Computer Vision volgt mensen en objecten in fysieke ruimtes. Dit omvat het identificeren van menigtes in winkels, het monitoren van verkeersstromen in steden en het verbeteren van de beveiliging via surveillancesystemen.

  • Gezichtsherkenning en identiteitsverificatie. Computer Vision wordt gebruikt voor gezichtsherkenning in beveiligingssystemen, mobiele authenticatie en gepersonaliseerde ervaringen. Voorbeelden zijn het ontgrendelen van computerapparaten en het stroomlijnen van inchecken op luchthavens.

Toekomstige trends

Vooruitgang in AI en rekenkracht blijft uitbreiden wat Computer Vision kan bereiken. Belangrijke trends in dit groeiende veld zijn:

  • Edge AI en realtime verwerking. Meer systemen draaien direct op apparaten in plaats van afhankelijk te zijn van cloud computing. Dit maakt snellere verwerking en verhoogde privacy mogelijk.

  • Multimodale AI. Het combineren van Computer Vision met natuurlijke taalverwerking en audio-analyse kan rijkere AI-gestuurde ervaringen creëren. Voorbeelden zijn geavanceerde virtuele assistenten en slimme beveiligingssystemen.

  • Leren onder supervisie. Nieuwe AI-modellen vereisen minder handmatig gelabelde gegevens, wat het trainen efficiënter en schaalbaarder maakt.

  • AI-gestuurde video-analyse. Computer Vision zal de realtime videoverwerking voor verschillende toepassingen blijven verbeteren, waaronder detailhandel, wetshandhaving en sportanalyse.

  • Ethische en verklaarbare AI. Naarmate Computer Vision wijdverspreider wordt, werken onderzoekers aan het transparanter maken van de beslissingen en het verminderen van vooroordelen in herkenningssystemen.

Conclusie

Computer Vision stelt machines in staat om visuele gegevens met opmerkelijke nauwkeurigheid te interpreteren en te analyseren. Deze technologie maakt gebruik van deep learning en neurale netwerken om objecten, mensen en patronen te herkennen, en imiteert menselijke zicht- en cognitieve vermogens.

Computer Vision maakt systemen slimmer, veiliger, efficiënter en innovatiever in verschillende bedrijfssectoren. Enkele van de meest populaire toepassingen zijn medische beeldvorming, gezichtsherkenning, autonome voertuigen en augmented reality. Naarmate de vooruitgang in AI en rekenkracht voortduurt, zal de impact van Computer Vision en de mogelijke gebruikstoepassingen ongetwijfeld toenemen.
Resources

Krijg bronnen om je Azure-vaardigheden te ontwikkelen en te verbeteren

Een gefocuste vrouw in een witte labjas en een bril is aan het schrijven op een tablet. Ze staat in een heldere, moderne kantoorruimte, wat professionaliteit en aandacht uitstraalt.
Professionele bronnen

Azure-bronnen voor professionals

Verken trainingsprogramma's, technische documenten, video's, evenementen, blogs, codevoorbeelden en andere Azure-bronnen.
Verken resources
Een man die op een bank zit en een laptop gebruikt.
Informatiebronnen voor studenten

Azure-resources voor studentontwikkelaars

Doe vaardigheden op om je carrière in de technologie goed uit de startblokken te laten komen en een positieve indruk op de wereld achter te laten.
Verken resources
Een man in een grijze trui die is geconcentreerd op het schrijven met een stylus op een tablet. Hij staat in een goed verlichte kamer, met houten planken en zacht natuurlijk licht door een raam.
Evenementen en webinars

Azure-evenementen en -webinars

Leer nieuwe vaardigheden, ontdek nieuwe technologieën en communiceer met je community. Neem digitaal of persoonlijk deel.
Door evenementen en webinars bladeren

Veelgestelde vragen

  • Computer Vision stelt computers in staat om visuele gegevens uit afbeeldingen en video's te interpreteren en te analyseren. Dit gebied van AI maakt gebruik van machine learning, deep learning en patroonherkenning om objecten te identificeren, patronen te detecteren en betekenisvolle inzichten te extraheren. Het ondersteunt toepassingen in sectoren zoals Gezond­heids­zorg, productie, beveiliging en autonome systemen.
  • Ja, Computer Vision is een tak van AI die machines in staat stelt visuele gegevens te verwerken, analyseren en begrijpen. Met AI-technieken zoals machine learning en deep learning stelt Computer Vision computers in staat om objecten te herkennen, patronen te identificeren en beslissingen te nemen op basis van afbeeldingen en video's. Kortom, Computer Vision automatiseert taken die van oudsher menselijke visie vereisten.
  • Het belangrijkste doel van Computer Vision is om machines in staat te stellen visuele gegevens te identificeren, begrijpen en beoordelen. Het doel is om menselijke zicht- en cognitieve vermogens te repliceren. Door gebruik te maken van AI, machine learning en deep learning kan Computer Vision objecten herkennen, scènes analyseren en inzichten uit afbeeldingen en video's extraheren, net zoals mensen dat doen. Dit maakt automatisering mogelijk, verbetert de besluitvorming en verhoogt de efficiëntie in verschillende sectoren.
  • Computer Vision maakt voornamelijk gebruik van Python vanwege de uitgebreide bibliotheken zoals OpenCV, TensorFlow en PyTorch. Deze bibliotheken vereenvoudigen beeldverwerking en deep learning. Andere talen die Computer Vision gebruikt zijn C++ voor prestatie-intensieve toepassingen, MATLAB voor academische en onderzoeksdoeleinden, en Java voor zakelijke oplossingen.
  • Computer Vision maakt gebruik van meerdere velden. Deze omvatten AI voor patroonherkenning, machine learning en deep learning voor het verbeteren van de nauwkeurigheid in de loop van de tijd, beeldverwerking voor het verbeteren en analyseren van visuele gegevens, computergraphics voor 3D-modellering, wiskunde en statistiek voor algoritmeontwikkeling, en optica en sensortechnologie voor het vastleggen van afbeeldingen van hoge kwaliteit.