This is the Trace Id: f0b8bfa8d6b7162b3926214f184056ce
Перейти к основному контенту
Azure

Что такое компьютерное зрение?

Поймите, что такое компьютерное зрение, как оно работает и каковы его реальные приложения.
Начало работы с Azure Изучите возможности Зрения ИИ Azure

Компьютерное зрение распознает объекты, людей и паттерны

Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать изображения и видео, анализировать их и извлекать из них значимые данные. Эта область ИИ использует глубокое обучение и нейронные сети для распознавания объектов, людей и паттернов с высокой степенью точности. Другими словами, оно копирует человеческое зрение и когнитивную способность интерпретировать визуальные данные.

Компьютерное зрение находит множество реальных применений, включая медицинскую визуализацию, распознавание лиц, обнаружение дефектов и автономные автомобили. Оно может использоваться в облаке, локально и на периферийных устройствах.

Основные выводы

  • Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать, изображения и видео, анализировать их и извлекать из них значимые данные, копируя человеческое зрение и когнитивные способности.

  • Эта технология ИИ использует глубокое обучение и нейронные сети для распознавания объектов, людей и паттернов с высокой степенью точности.

  • Компьютерное зрение в ИИ находит множество реальных применений, включая медицинскую визуализацию, распознавание лиц, обнаружение дефектов и автономные автомобили.

  • Компьютерное зрение может работать в облаке, локально и на периферийных устройствах. Такая универсальность способствует повышению эффективности и инновациям в различных отраслях.

  • Будущее компьютерного зрения ИИ включает в себя периферийный ИИ, мультимодальный ИИ, самообучение, видеоаналитику на основе ИИ, а также этичный и объяснимый ИИ.

Принципы работы компьютерного зрения

Компьютерное зрение позволяет машинам анализировать и интерпретировать визуальные данные, подобно тому, как это делают человеческий глаз и мозг. В приложениях компьютерного зрения используются камеры, датчики и продвинутые алгоритмы, которые обучаются на огромных объемах визуальных данных и изображений.

Этот тип ИИ способствует повышению эффективности, инновациям и автоматизации в различных отраслях. К ним относятся Здраво­охранение, безопасность, производство, розничная торговля и автономные системы.

Основные этапы анализа изображений

  1. Запись образа. Такие устройства, как камеры, дроны или медицинские сканеры, записывают изображение или видео. Это дает исходные данные для анализа алгоритмами ИИ.

  2. Интерпретация изображения. Полученные данные обрабатываются системой на базе ИИ, которая использует алгоритмы для обнаружения и распознавания паттернов. Такая обработка предусматривает анализ визуальных данных и их сравнение с большой базой данных известных паттернов. Эта база данных может включать объекты, лица и даже медицинские изображения.

  3. Анализ и осмысление данных. После того как система идентифицирует паттерны, она принимает решения о содержании изображения. Это может быть распознавание объектов на производстве, идентификация людей на записях камер наблюдения или выявление потенциальных проблем со здоровьем на медицинских изображениях.

  4. Формирование аналитических выводов. Система предоставляет аналитические выводы, основанные на анализе изображений. Эти выводы могут повлиять на решения или действия, рекомендуемые системой. Например, она может выявить проблему на производственной линии, обнаружить несанкционированный доступ в здание или проанализировать поведение покупателей.

Принцип работы глубокого обучения

Самые современные системы компьютерного зрения полагаются на глубокое обучение (подмножество ИИ) для повышения точности и производительности. Глубокое обучение использует алгоритмы, называемые нейронными сетями, которые способны обучаться на больших объемах данных для распознавания сложных паттернов. Этот подход имитирует обработку информации человеческим мозгом и позволяет машинам выполнять такие задачи, как распознавание лиц и обнаружение объектов.

Системы глубокого обучения улучшаются со временем, поскольку продолжают накапливать и обрабатывать данные. Это делает их идеальными для применений в реальном времени в таких отраслях, как Здраво­охранение, розничная торговля, производство и автономные автомобили. Чем больше изображений анализирует система компьютерного зрения, тем точнее она становится.

Преимущества и применения в реальных ситуациях

В разных отраслях компьютерное зрение ИИ используется для получения различных преимуществ, таких как:

  • Повышенная эффективность работы. Автоматизация таких задач, как контроль качества, обработка финансовых документов и контроль безопасности, может привести к значительной экономии затрат.

  • Улучшенное взаимодействие с клиентами. Анализ изображений в реальном времени позволяет компаниям создавать персонализированные возможности для своих клиентов. Например, ритейлеры используют технологии компьютерного зрения для виртуальной примерки одежды. Аналогично, гостиницы используют распознавание лиц для регистрации гостей.

  • Повышенная безопасность. Компьютерное зрение, основанное на глубоком обучении, может помочь в раннем обнаружении медицинских проблем и в управлении автономными автомобилями. Это снижает риски и повышает безопасность.

Возможности компьютерного зрения

Компьютерное зрение в ИИ позволяет компьютерам обрабатывать и понимать большие объемы изображений и видео гораздо быстрее, чем это могут делать люди. Его основные возможности:

  • Классификация объектов. Система, использующая классификацию объектов, может определять объекты на изображении на основе заранее заданных меток. Например, она может различать людей, животных и транспортные средства. Это помогает в таких приложениях, как мониторинг трафика и управление запасами.

  • Обнаружение и распознавание объектов. Система может находить определенные объекты на изображении или видео и идентифицировать их. Эта возможность используется для распознавания лиц, обнаружения товаров в розничной торговле, а также для диагностики заболеваний по снимкам.

  • Отслеживание объектов. Система может отслеживать перемещение объектов, анализируя видеокадры с течением времени. Это полезно для автономных автомобилей, систем наблюдения и анализа спортивных результатов.

  • Оптическое распознавание символов (OCR). OCR преобразует текст, содержащийся на изображениях, в отсканированных документах и видео, в цифровой текст. Эта система может обрабатывать печатный и рукописный текст, хотя точность может зависеть от качества почерка. OCR поддерживает приложения для автоматизации обработки документов (например, оцифровку бумажных записей), перевода (преобразование текста для машинного перевода) и специальных возможностей (например, для чтения с экрана).

  • Сегментация изображений и видео. Сегментация делит изображение на отдельные области, что позволяет системе распознавать отдельные объекты и их границы. Это важно для автономных автомобилей, медицинской визуализации и дополненной реальности.

  • Распознавание трехмерных объектов и восприятие глубины. Некоторые системы компьютерного зрения анализируют глубину и пространственные отношения, чтобы распознавать объекты в трех измерениях. Это необходимо для робототехники, дополненной реальности, виртуальной реальности и промышленной автоматизации.

  • Осмысление сцены и осведомленность о контексте. Компьютерное зрение может анализировать сцены целиком и понимать, как объекты связаны друг с другом. Это помогает при планировании умных городов, модерации видеоконтента и помощи людям с нарушениями зрения.

  • Генерация и улучшение изображений. Компьютерное зрение может создавать, восстанавливать и улучшать изображения. В частности, оно может улучшать разрешение фотографий, удалять шумы и даже создавать синтетические изображения для обучения моделей ИИ.

Сценарии использования компьютерного зрения

Компьютерное зрение можно интегрировать в различные приложения и устройства для решения реальных задач в разных отраслях. Вот некоторые из самых популярных применений компьютерного зрения:

  • Организация и поиск изображений. Компьютерное зрение может распознавать людей, объекты и сцены на фотографиях, что упрощает организацию больших коллекций и поиск в них. Эта возможность широко используется в приложениях для хранения фотографий и на платформах социальных сетей для таких функций, как автоматическая расстановка тегов и создание альбомов.

  • Извлечение текста и обработка документов. Оптическое распознавание символов, или OCR, извлекает текст из изображений и отсканированных документов. Это позволяет автоматизировать ввод данных, создавать поисковые архивы и оцифровывать контент. Компании используют OCR при роботизированной автоматизации процессов для оптимизации рабочих процессов.

  • Дополненная реальность. Компьютерное зрение обнаруживает и отслеживает реальные объекты для наложения цифровых элементов на физические пространства. Это используется в приложениях дополненной реальности для игр, виртуальных покупок и средств интерактивного обучения.

  • Сельское хозяйство и мониторинг окружающей среды. Дроны, спутники и камеры делают снимки сельскохозяйственных культур. Затем компьютерное зрение анализирует эти изображения, чтобы следить за состоянием растений, обнаруживать вредителей и сорняки, а также оптимизировать полив и внесение удобрений.

  • Автономные автомобили и транспорт. Автономные автомобили и системы помощи водителю используют компьютерное зрение для распознавания пешеходов, дорожных знаков и других транспортных средств. Это позволяет автономным автомобилям и транспортным системам безопасно передвигаться и принимать решения в реальном времени.

  • Здраво­охранение и медицинская визуализация. Компьютерное зрение помогает анализировать медицинские снимки, такие как рентгенограммы, МРТ и КТ. Это помогает врачам быстрее и точнее выявлять заболевания, определять аномалии и ставить диагнозы.

  • Спортивная аналитика и отслеживание результатов. Спортсмены и тренеры используют компьютерное зрение для отслеживания движений игроков, анализа игровых стратегий и получения актуальной информации для улучшения результатов.

  • Производство и контроль качества. Компьютерное зрение помогает обеспечивать контроль качества, проверяя продукцию на сборочных линиях, выявляя дефекты и проверяя правильность упаковки. Оно также контролирует оборудование для прогнозного обслуживания.

  • Пространственный анализ и безопасность. Компьютерное зрение отслеживает людей и объекты в физических пространствах. Это включает, в частности, определение движения толпы в магазинах, мониторинг транспортных потоков в городах и повышение безопасности с помощью систем видеонаблюдения.

  • Распознавание лиц и проверка личности. Компьютерное зрение используется для распознавания лиц в системах безопасности, мобильной аутентификации и персонализации. Как примеры можно привести разблокировку компьютерных устройств и упрощение регистрации в аэропорту.

Будущие тенденции

Достижения в области ИИ и вычислительных мощностей продолжают расширять возможности компьютерного зрения. Основные тенденции в этой развивающейся области включают:

  • Периферийный ИИ и обработка в реальном времени. Все больше систем работают непосредственно на устройствах, а не полагаются на облачные вычисления. Это обеспечивает более быструю обработку и повышенную конфиденциальность.

  • Мультимодальный ИИ. Сочетание компьютерного зрения с обработкой естественного языка и аудиоанализом позволяет создавать более богатые возможности использования ИИ. Среди примеров можно назвать продвинутые виртуальные помощники и умные системы безопасности.

  • Полуконтролируемое обучение. Новые модели ИИ требуют меньше данных, помеченных вручную, что делает обучение более эффективным и масштабируемым.

  • Аналитика видео на основе ИИ. Компьютерное зрение будет и дальше улучшать обработку видео в реальном времени для различных приложений, включая розничную торговлю, правоохранительные органы и спортивную аналитику.

  • Этичный и объяснимый ИИ. По мере того как компьютерное зрение становится все более распространенным, исследователи работают над тем, чтобы сделать его решения более прозрачными и уменьшить предвзятость в системах распознавания.

Заключение

Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальные данные с поразительной точностью. Эта технология использует глубокое обучение и нейронные сети для распознавания объектов, людей и паттернов, копируя человеческое зрение и когнитивные способности.

Компьютерное зрение делает системы более умными, безопасными, эффективными и инновационными в самых разных областях бизнеса. Среди наиболее популярных областей его применения — медицинская визуализация, распознавание лиц, автономные транспортные средства и дополненная реальность. По мере развития ИИ вычислительных мощностей влияние компьютерного зрения и разнообразие возможных вариантов его использования, несомненно, будут расти.
Ресурсы

Получите ресурсы для развития и совершенствования ваших навыков работы с Azure

Сосредоточенная женщина в белом лабораторном халате и очках пишет на планшете. Она стоит в светлом, современном офисе, выражая профессионализм и внимательность.
Профессиональные ресурсы

Ресурсы Azure для профессионалов

Изучите учебные программы, технические документы, видео, мероприятия, блоги, примеры кода и другие ресурсы Azure.
Обзор ресурсов
Женщина сидит на диване и работает на ноутбуке.
Ресурсы для учащихся

Ресурсы Azure для учащихся-разработчиков

Получите навыки, которые помогут вам начать карьеру в области технологий и изменить мир к лучшему.
Обзор ресурсов
Мужчина в сером свитере сосредоточенно пишет стилусом на планшете. Он стоит в хорошо освещенной комнате с деревянными полками и мягким естественным светом, проникающим через окно.
Мероприятия и вебинары

Мероприятия и вебинары Azure

Приобретайте новые навыки, знакомьтесь с новыми технологиями и общайтесь с участниками сообщества — как в онлайн-формате, так и лично.
Обзор мероприятий и вебинаров

Вопросы и ответы

  • Компьютерное зрение позволяет компьютерам интерпретировать и анализировать визуальные данные из изображений и видео. В этой области ИИ используются машинное обучение, глубокое обучение и распознавание паттернов для идентификации объектов, обнаружения закономерностей и извлечения значимой информации. Оно используется в таких отраслях, как Здраво­охранение, производство, безопасность и автономные системы.
  • Да, компьютерное зрение — это направление ИИ, которое позволяет машинам обрабатывать, анализировать и понимать визуальные данные. Используя методы ИИ, такие как машинное обучение и глубокое обучение, компьютерное зрение позволяет компьютерам распознавать объекты, идентифицировать паттерны и принимать решения на основе изображений и видео. Вкратце, компьютерное зрение автоматизирует задачи, которые традиционно требовали человеческого зрения.
  • Основная цель компьютерного зрения — дать машинам возможность идентифицировать, понимать и оценивать визуальные данные. Цель состоит в том, чтобы воспроизвести человеческое зрение и когнитивные способности. Используя ИИ, машинное обучение и глубокое обучение, компьютерное зрение может распознавать объекты, анализировать сцены и извлекать информацию из изображений и видео, подобно тому, как это делают люди. Это позволяет автоматизировать процессы, улучшить принятие решений и повысить эффективность в различных отраслях.
  • В компьютерном зрении в основном используется Python благодаря наличию таких обширных библиотек, как OpenCV, TensorFlow и PyTorch. Эти библиотеки упрощают обработку изображений и глубокое обучение. К другим языкам, используемым в компьютерном зрении, относятся C++ для высокопроизводительных приложений, MATLAB для академических и исследовательских целей и Java для корпоративных решений.
  • Компьютерное зрение использует множество областей. К ним относятся ИИ для распознавания паттернов, машинное обучение и глубокое обучение для повышения точности со временем, обработка изображений для улучшения и анализа визуальных данных, компьютерная графика для трехмерного моделирования, математика и статистика для разработки алгоритмов, а также оптические и сенсорные технологии для получения качественных изображений.