This is the Trace Id: 281b013b3beb7d5638f2ee3157340955
Przejdź do głównej zawartości
Azure

Co to jest przetwarzanie obrazów?

Dowiedz się, czym jest przetwarzanie obrazów, na czym polega i jakie są jego rzeczywiste zastosowania.
Wprowadzenie do platformy Azure Poznaj usługę Wizja platformy Azure AI

Przetwarzanie obrazów rozpoznaje obiekty, osoby i wzorce

Przetwarzanie obrazów umożliwia maszynom interpretowanie, analizowanie i pobieranie istotnych danych z obrazów i filmów. Ta dziedzina sztucznej inteligencji używa uczenia głębokiego i sieci neuronowych do rozpoznawania obiektów, osób i wzorców z wysokim stopniem dokładności. Innymi słowy, naśladuje ludzki wzrok i zdolność poznawczą, aby interpretować dane wizualne.

Przetwarzanie obrazów ma wiele zastosowań w rzeczywistym świecie, takich jak obrazowanie medyczne, rozpoznawanie twarzy, wykrywanie wad i pojazdy autonomiczne. Może być używane w chmurze, lokalnie i na urządzeniach brzegowych.

Kluczowe wnioski

  • Przetwarzanie obrazów umożliwia maszynom interpretowanie, analizowanie i pobieranie istotnych danych z obrazów i filmów, naśladując ludzki wzrok i zdolności poznawcze.

  • Ta technologia AI używa uczenia głębokiego i sieci neuronowych do rozpoznawania obiektów, osób i wzorców o wysokim stopniu dokładności.

  • Przetwarzanie obrazów w AI ma wiele zastosowań w rzeczywistym świecie, takich jak obrazowanie medyczne, rozpoznawanie twarzy, wykrywanie wad i pojazdy autonomiczne.

  • Przetwarzanie obrazów może działać w chmurze, lokalnie i na urządzeniach brzegowych. Ta wszechstronność przyczynia się do większej efektywności i innowacyjności w różnych branżach.

  • Przyszłość przetwarzania obrazów przez sztuczną inteligencję obejmuje AI na urządzeniach brzegowych, multimodalne AI, samodzielne uczenie się, analizę wideo obsługiwaną przez sztuczną inteligencję oraz etyczne i wyjaśnialne AI.

Jak działa przetwarzanie obrazów

Przetwarzanie obrazów umożliwia maszynom analizowanie i interpretowanie danych wizualnych, podobnie jak robi to ludzkie oko i mózg. Aplikacje przetwarzania obrazów używają kamer, czujników i zaawansowanych algorytmów, które są trenowane w oparciu o ogromne ilości danych wizualnych i obrazów.

Ten typ AI zwiększa efektywność, innowacyjność i automatyzację w różnych branżach. Należą do nich opieka zdrowotna, bezpieczeństwo, produkcja, handel detaliczny i systemy autonomiczne.

Podstawowe kroki w analizie obrazów

  1. Przechwytywanie obrazu. Urządzenia takie jak aparaty, drony czy skanery medyczne rejestrują obraz lub wideo. To zapewnia dane pierwotne do przeanalizowania przez algorytmy AI.

  2. Interpretowanie obrazu. Przechwycone dane są przetwarzane przez system obsługiwany przez sztuczną inteligencję, który używa algorytmów, aby wykrywać i rozpoznawać wzorce. To obejmuje analizowanie danych wizualnych i porównywanie ich z dużą bazą danych znanych wzorców. Ta baza danych może zawierać obiekty, twarze, a nawet obrazy medyczne.

  3. Analizowanie danych i nadawanie im sensu. Gdy system zidentyfikuje wzorce, podejmuje decyzje dotyczące zawartości obrazu. To może wiązać się z rozpoznawaniem obiektów w zakładzie produkcyjnym, identyfikowaniem osób w nagraniach z monitoringu lub wykrywaniem potencjalnych problemów zdrowotnych w obrazach medycznych.

  4. Dostarczanie szczegółowych informacji. System zapewnia szczegółowe informacje na podstawie analizy obrazu, której dokonał. Te szczegółowe informacje mogą wpływać na decyzje lub działania zalecane przez system. Może na przykład zgłosić problem na linii produkcyjnej, wykryć nieautoryzowany dostęp do budynku lub analizować zachowanie klientów w środowisku sprzedaży detalicznej.

Jak działa uczenie głębokie

Większość zaawansowanych systemów przetwarzania obrazów polega na uczeniu głębokim, podzbiorze sztucznej inteligencji, aby poprawić dokładność i wydajność. Uczenie głębokie używa algorytmów nazywanych sieciami neuronowymi, które umieją uczyć się na podstawie dużych ilości danych, aby rozpoznawać złożone wzorce. Takie podejście naśladuje sposób przetwarzania informacji przez ludzki mózg i umożliwia maszynom wykonywanie zadań takich jak rozpoznawanie twarzy i wykrywanie obiektów.

Systemy uczenia głębokiego stają się coraz lepsze z czasem, gdy nadal przechowują i przetwarzają dane. Dzięki temu idealnie nadają się do zastosowań w czasie rzeczywistym w branżach takich jak opieka zdrowotna, handel detaliczny, produkcja i pojazdy autonomiczne. Im więcej obrazów analizuje system przetwarzania obrazów, tym staje się dokładniejszy.

Rzeczywiste korzyści i zastosowania

Branże korzystają z przetwarzania obrazów w ramach AI, aby uzyskać różne korzyści, do których należą:

  • Zwiększona wydajność operacyjna. Automatyzacja zadań takich jak kontrola jakości, przetwarzanie dokumentów finansowych i monitoring bezpieczeństwa, może prowadzić do znacznej redukcji kosztów.

  • Ulepszone środowisko klienta. Analiza obrazów w czasie rzeczywistym umożliwia firmom tworzenie spersonalizowanych środowisk dla klientów. Na przykład, sprzedawcy detaliczni korzystają z technologii przetwarzania obrazów, aby ułatwić wirtualne przymierzanie ubrań. Podobnie firmy z branży hotelarskiej używają rozpoznawania twarzy, aby meldować gości.

  • Zwiększone bezpieczeństwo. Przetwarzanie obrazów obsługiwane przez uczenie głębokie może ułatwiać wcześniejsze wykrywanie problemów w opiece zdrowotnej i pojazdach autonomicznych. To zmniejsza ryzyko i poprawia wyniki w zakresie bezpieczeństwa.

Możliwości przetwarzania obrazów

Przetwarzanie obrazów w AI umożliwia komputerom przetwarzanie i rozumienie dużych ilości obrazów i filmów znacznie szybciej niż ludzie. Do kluczowych możliwości należą:

  • Klasyfikacja obiektów. System używający klasyfikacji obiektów może kategoryzować obiekty na obrazie na podstawie wstępnie zdefiniowanych etykiet. Może na przykład rozróżniać ludzi, zwierzęta i pojazdy. To pomaga w zastosowaniach takich jak monitorowanie ruchu i zarządzanie zapasami.

  • Wykrywanie i rozpoznawanie obiektów. System może lokalizować określone obiekty w ramach obrazu lub filmu i identyfikować je. Jest to wykorzystywane w rozpoznawaniu twarzy, wykrywaniu produktów w handlu detalicznym i w diagnozowaniu schorzeń na podstawie obrazowania.

  • Śledzenie obiektów. System może śledzić ruch obiektów, analizując klatki wideo na przestrzeni czasu. To przydaje się w pojazdach autonomicznych, monitoringu bezpieczeństwa i analizie wydajności w sporcie.

  • Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR). Funkcja optycznego rozpoznawania znaków konwertuje tekst na obrazach, w zeskanowanych dokumentach i filmach na tekst cyfrowy. Może przetwarzać tekst drukowany i pisany odręcznie, chociaż dokładność może zależeć od jakości pisma ręcznego. OCR wspiera zastosowania w automatyzacji dokumentów (takiej jak cyfryzacja zapisów w formie papierowej), tłumaczeniu (przez przekonwertowanie tekstu na potrzeby tłumaczenia maszynowego) i ułatwieniach dostępu (takich jak czytniki zawartości ekranu).

  • Segmentacja obrazów i filmów. Segmentacja dzieli obraz na odrębne regiony, co umożliwia systemowi rozpoznawanie poszczególnych obiektów i ich granic. Jest to ważne w przypadku samochodów autonomicznych, obrazowania medycznego i rzeczywistości rozszerzonej.

  • Rozpoznawanie obiektów 3D i percepcja głębi. Niektóre systemy przetwarzania obrazów analizują głębię i relacje przestrzenne, aby rozpoznawać obiekty w trzech wymiarach. Jest to niezbędne w przypadku robotyki, rzeczywistości rozszerzonej i rzeczywistości wirtualnej oraz automatyki przemysłowej.

  • Interpretacja sceny i świadomość kontekstu. Przetwarzanie obrazów może analizować całe sceny i interpretować powiązanie obiektów. To ułatwia planowanie inteligentnych miast, moderowanie treści wideo i wspieranie osób z zaburzeniami widzenia.

  • Generowanie i ulepszanie obrazu. Przetwarzanie obrazów może generować, przywracać i ulepszać obrazy. To może poprawić rozdzielczość zdjęć, usuwać szumy, a nawet tworzyć syntetyczne obrazy do szkolenia modeli AI.

Przykłady zastosowań przetwarzania obrazów

Przetwarzanie obrazów może być zintegrowane w różnych aplikacjach i urządzeniach, aby rozwiązywać rzeczywiste problemy w różnych branżach. Oto niektóre z najpopularniejszych zastosowań przetwarzania obrazów:

  • Organizowanie i wyszukiwanie obrazów. Przetwarzanie obrazów może rozpoznawać osoby, obiekty i sceny na zdjęciach, co ułatwia organizowanie i przeszukiwanie dużych kolekcji. To jest powszechnie używane w aplikacjach do przechowywania zdjęć i na platformach społecznościowych na potrzeby funkcji takich jak automatyczne tagowanie i tworzenie albumów.

  • Wyodrębnianie tekstu i przetwarzanie dokumentów. Optyczne rozpoznawanie znaków, czyli OCR, wyodrębnia tekst z obrazów i zeskanowanych dokumentów. To umożliwia automatyczne wprowadzanie danych, wyszukiwanie w archiwach i cyfryzację treści. Firmy korzystają z metody OCR w zrobotyzowanej automatyzacji procesów, aby usprawnić przepływy pracy.

  • Rzeczywistość rozszerzona. Przetwarzanie obrazów wykrywa i śledzi rzeczywiste obiekty, aby nałożyć elementy cyfrowe w przestrzeniach fizycznych. Jest to używane w zastosowaniach rzeczywistości rozszerzonej na potrzeby gier, środowisk wirtualnych zakupów i interaktywnych narzędzi edukacyjnych.

  • Monitorowanie upraw i środowiska. Drony, satelity i kamery rejestrują obrazy upraw. Przetwarzanie obrazów analizuje potem te obrazy, aby monitorować zdrowie roślin, wykrywać szkodniki i chwasty oraz optymalizować nawadnianie i nawożenie.

  • Pojazdy autonomiczne i transport. Samochody autonomiczne i zaawansowane systemy wspomagania kierowców korzystają z przetwarzania obrazów, aby rozpoznawać pieszych, znaki drogowe i inne pojazdy. To umożliwia pojazdom autonomicznym i systemom transportowym bezpieczne nawigowanie i podejmowanie decyzji dotyczących jazdy w czasie rzeczywistym.

  • Opieka zdrowotna i obrazowanie medyczne. Przetwarzanie obrazów ułatwia analizowanie obrazowania medycznego, takiego jak rentgen, rezonans magnetyczny i tomografia komputerowa. To pomaga lekarzom szybciej i dokładniej wykrywać choroby, identyfikować wady i stawiać diagnozy.

  • Analiza sportowa i śledzenie wydajności. Sportowcy i trenerzy używają przetwarzania obrazów, aby śledzić ruchy zawodników, analizować strategie gry i zapewniać szczegółowe informacje w czasie rzeczywistym w celu zwiększenia wydajności.

  • Produkcja i kontrola jakości. Przetwarzanie obrazów ułatwia zapewnienie kontroli jakości przez sprawdzanie produktów na taśmie produkcyjnej, wykrywanie wad i weryfikowanie prawidłowych opakowań. Monitoruje też maszyny pod kątem konserwacji predykcyjnej.

  • Analiza przestrzenna i zabezpieczenia. Przetwarzanie obrazów śledzi ludzi i obiekty w przestrzeniach fizycznych. Obejmuje to identyfikowanie ruchu w sklepach, monitorowanie przepływu ruchu w miastach i zwiększanie bezpieczeństwa przez systemy monitoringu.

  • Rozpoznawanie twarzy i weryfikacja tożsamości. Przetwarzanie obrazów jest wykorzystywane na potrzeby rozpoznawania twarzy w systemach zabezpieczeń, mobilnego uwierzytelniania i spersonalizowanych środowisk. Przykłady obejmują odblokowywanie urządzeń komputerowych i usprawnianie odprawy na lotniskach.

Przyszłe trendy

Rozwój sztucznej inteligencji i wzrost mocy obliczeniowej ciągle rozszerzają możliwości przetwarzania obrazów. Do kluczowych trendów w tej rozwijającej się dziedzinie należą:

  • Program Edge AI i przetwarzanie w czasie rzeczywistym. Coraz więcej systemów działa bezpośrednio na urządzeniach, zamiast polegać na przetwarzaniu w chmurze. To umożliwia szybsze przetwarzanie i zwiększa ochronę prywatności.

  • Multimodalna sztuczna inteligencja. Połączenie przetwarzania obrazów z przetwarzaniem języka naturalnego i analizą dźwięku może tworzyć bogatsze środowiska obsługiwane przez sztuczną inteligencję. Przykłady obejmują zaawansowanych asystentów wirtualnych i inteligentne systemy zabezpieczeń.

  • Samodzielnie nadzorowana nauka. Nowe modele AI wymagają mniej ręcznie oznaczonych danych, co zwiększa wydajność i skalowalność trenowania.

  • Analiza wideo obsługiwana przez sztuczną inteligencję. Przetwarzanie obrazów będzie nadal ulepszać przetwarzanie wideo w czasie rzeczywistym na potrzeby różnych zastosowań, w tym handlu detalicznego, organów ścigania i analizy sportowej.

  • Etyczna i wyjaśnialna sztuczna inteligencja. W miarę rozpowszechniania się przetwarzania obrazów, badacze pracują nad osiągnięciem bardziej przejrzystych decyzji i zmniejszeniem stronniczości w systemach rozpoznawania.

Podsumowanie

Przetwarzanie obrazów umożliwia maszynom interpretowanie i analizowanie danych wizualnych z niezwykłą dokładnością. Ta technologia AI używa uczenia głębokiego i sieci neuronowych do rozpoznawania obiektów, osób i wzorców, naśladując ludzki wzrok i zdolności poznawcze.

Przetwarzanie obrazów sprawia, że systemy są inteligentniejsze, bezpieczniejsze, efektywniejsze i bardziej innowacyjne w różnych sektorach biznesowych. Do najpopularniejszych zastosowań należą obrazowanie medyczne, rozpoznawanie twarzy, pojazdy autonomiczne i rzeczywistość rozszerzona. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i wzrostem mocy obliczeniowej wpływ przetwarzania obrazów i możliwych przypadków użycia bez wątpienia wzrośnie.
Zasoby

Uzyskaj zasoby, aby rozwijać i doskonalić swoje umiejętności w zakresie platformy Azure

Skupiona kobieta w białym fartuchu laboratoryjnym i okularach pisze na tablecie. Stoi w jasnym, nowoczesnym biurze, sprawiając wrażenie profesjonalnej i uważnej.
Zasoby dla specjalistów

Zasoby platformy Azure dla profesjonalistów

Odkrywaj programy szkoleniowe, oficjalne dokumenty, filmy, wydarzenia, blogi, przykłady kodu i inne zasoby platformy Azure.
Zapoznaj się z zasobami
Mężczyzna siedzący na kanapie i korzystający z laptopa.
Zasoby dla uczniów

Zasoby platformy Azure dla uczniów-deweloperów

Zdobądź umiejętności, aby szybko rozpocząć karierę w branży technologicznej i wywrzeć pozytywny wpływ na świat.
Zapoznaj się z zasobami
Mężczyzna w szarym swetrze skupiony na pisaniu piórem cyfrowym na tablecie. Stoi w dobrze oświetlonym pomieszczeniu z drewnianymi półkami i miękkim naturalnym światłem wpadającym przez okno.
Wydarzenia i seminaria internetowe

Wydarzenia i seminaria internetowe dotyczące platformy Azure

Zdobądź nowe umiejętności, odkryj nowe technologie i nawiąż kontakt ze społecznością — weź udział cyfrowo lub osobiście.
Przeglądaj wydarzenia i seminaria internetowe

Często zadawane pytania

  • Przetwarzanie obrazów umożliwia komputerom interpretowanie i analizowanie danych wizualnych z obrazów i filmów. Ta dziedzina sztucznej inteligencji używa uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i rozpoznawania wzorców do identyfikowania obiektów, wykrywania wzorców i wyodrębniania istotnych szczegółowych informacji. Obsługuje ona zastosowania w branżach takich jak opieka zdrowotna, produkcja, bezpieczeństwo i systemy autonomiczne.
  • Tak, przetwarzanie obrazów to gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom przetwarzanie, analizowanie i rozumienie danych wizualnych. Korzystając z technik AI, takich jak uczenie maszynowe i uczenie głębokie, przetwarzanie obrazów umożliwia komputerom rozpoznawanie obiektów, identyfikowanie wzorców i podejmowanie decyzji na podstawie obrazów i filmów. Krótko mówiąc, przetwarzanie obrazów automatyzuje zadania, które tradycyjnie wymagały ludzkiego wzroku.
  • Głównym celem przetwarzania obrazów jest wyposażenie maszyn w możliwości identyfikowania, rozumienia i oceniania danych wizualnych. Służy to naśladowaniu ludzkiego wzroku i zdolności poznawczych. Korzystając z AI, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego, przetwarzanie obrazów może rozpoznawać obiekty, analizować sceny i wyodrębniać szczegółowe informacje z obrazów i filmów, podobnie jak robią to ludzie. To umożliwia automatyzację, usprawnia podejmowanie decyzji i zwiększa efektywność w różnych branżach.
  • Przetwarzanie obrazów korzysta głównie z języka Python ze względu na jego rozbudowane biblioteki, takie jak OpenCV, TensorFlow i PyTorch. Te biblioteki upraszczają przetwarzanie obrazów i uczenie głębokie. Do innych języków, których używa przetwarzanie obrazów, należą: C++ na potrzeby zastosowań wymagających wysokiej wydajności, MATLAB do celów akademickich i badawczych oraz Java na potrzeby rozwiązań na poziomie przedsiębiorstw.
  • Przetwarzanie obrazów korzysta z wielu dziedzin. Obejmują one sztuczną inteligencję na potrzeby rozpoznawania wzorców, uczenie maszynowe i uczenie głębokie, aby z upływem czasu zwiększać dokładność, przetwarzanie obrazów w celu poprawiania i analizowania danych wizualnych, grafikę komputerową do modelowania 3D, matematykę i statystykę na potrzeby opracowywania algorytmów oraz technologię optyki i czujników, aby przechwytywać obrazy wysokiej jakości.