Пропустить навигацию
  4. Компьютерное зрение

Компьютерное зрение

Служба ИИ, которая анализирует содержимое изображений и видео

Уже используете Azure? Попробовать эту службу бесплатно

Извлекайте из изображений и видео ценные сведения

Расширяйте возможности обнаружения содержимого, автоматизируйте извлечение текста, анализируйте видео в реальном времени и создавайте продукты, доступные для большего числа пользователей, внедряя в свои приложения облачные функции Компьютерного зрения (входят в состав служб Azure Cognitive Services). Используйте обработку визуальных данных для назначения содержимому меток объектов и концепций, извлечения текста, создания описаний изображений, модерации содержимого и анализа передвижения людей в физическом пространстве. Опыт работы с машинным обучением не требуется.

Get helpful resources to learn how to build AI solutions in 30 days.

Извлечение текста (OCR)

Распознавайте печатный или рукописный текст на изображениях и в документах на разных языках и с разными стилями написания.

Анализ изображений

Вам доступны более 10 000 концепций и объектов из масштабного набора объектных моделей для получения полезных данных из визуальных ресурсов.

Пространственный анализ

Анализируйте перемещение людей в пространстве в режиме реального времени для определения их числа, дистанции между ними и наличия масок.

Гибкое развертывание

Запускайте Компьютерное зрение в облаке или пограничной среде с помощью контейнеров.

Простое применение впечатляющих возможностей компьютерного зрения

Добавьте в свои приложения новейшую технологию распознавания видео и фотографий — для этого достаточно вызвать API.

Оцените работу решения в действии

person
person
subway train
Название функции: Значение
Объекты [ { "rectangle": { "x": 93, "y": 178, "w": 115, "h": 237 }, "object": "person", "confidence": 0.764 }, { "rectangle": { "x": 0, "y": 229, "w": 101, "h": 206 }, "object": "person", "confidence": 0.624 }, { "rectangle": { "x": 161, "y": 31, "w": 439, "h": 423 }, "object": "subway train", "parent": { "object": "train", "parent": { "object": "Land vehicle", "parent": { "object": "Vehicle", "confidence": 0.926 }, "confidence": 0.923 }, "confidence": 0.917 }, "confidence": 0.801 } ]
Теги [ { "name": "train", "confidence": 0.9974923 }, { "name": "platform", "confidence": 0.9955777 }, { "name": "station", "confidence": 0.979665935 }, { "name": "indoor", "confidence": 0.9272351 }, { "name": "subway", "confidence": 0.838868737 }, { "name": "clothing", "confidence": 0.5561282 }, { "name": "person", "confidence": 0.505803 }, { "name": "pulling", "confidence": 0.431911945 } ]
Описание { "tags": [ "train", "platform", "station", "building", "indoor", "subway", "track", "walking", "waiting", "pulling", "board", "people", "man", "luggage", "standing", "holding", "large", "woman", "suitcase" ], "captions": [ { "text": "people waiting at a train station", "confidence": 0.833144546 } ] }
Формат изображения "Jpeg"
Размеры изображения 462 x 600
Черно-белая фотография false
Материалы для взрослых false
Оценка зрелости 0.009112834
Содержит сцены насилия false
Оценка сцен насилия 0.046150554
Неприличность false
Оценка неприличности 0.0143244695
Категории [ { "name": "trans_trainstation", "score": 0.98828125 } ]
Лица []
Преобладающий цветовой фон
"Black"
Преобладающий цвет переднего плана
"Black"
Цветовой акцент
#484C83		 
{
  "categories": [
    {
      "name": "trans_trainstation",
      "score": 0.98828125
    }
  ],
  "adult": {
    "isAdultContent": false,
    "isGoryContent": false,
    "isRacyContent": false,
    "adultScore": 0.009112834,
    "goreScore": 0.046150554,
    "racyScore": 0.0143244695
  },
  "tags": [
    {
      "name": "train",
      "confidence": 0.9974923
    },
    {
      "name": "platform",
      "confidence": 0.9955777
    },
    {
      "name": "station",
      "confidence": 0.979665935
    },
    {
      "name": "indoor",
      "confidence": 0.9272351
    },
    {
      "name": "subway",
      "confidence": 0.838868737
    },
    {
      "name": "clothing",
      "confidence": 0.5561282
    },
    {
      "name": "person",
      "confidence": 0.505803
    },
    {
      "name": "pulling",
      "confidence": 0.431911945
    }
  ],
  "description": {
    "tags": [
      "train",
      "platform",
      "station",
      "building",
      "indoor",
      "subway",
      "track",
      "walking",
      "waiting",
      "pulling",
      "board",
      "people",
      "man",
      "luggage",
      "standing",
      "holding",
      "large",
      "woman",
      "suitcase"
    ],
    "captions": [
      {
        "text": "people waiting at a train station",
        "confidence": 0.833144546
      }
    ]
  },
  "requestId": "fe4f6fd8-707e-4ae5-8717-72514f967d94",
  "metadata": {
    "width": 600,
    "height": 462,
    "format": "Jpeg"
  },
  "faces": [],
  "color": {
    "dominantColorForeground": "Black",
    "dominantColorBackground": "Black",
    "accentColor": "484C83",
    "isBWImg": false
  },
  "objects": [
    {
      "rectangle": {
        "x": 93,
        "y": 178,
        "w": 115,
        "h": 237
      },
      "object": "person",
      "confidence": 0.764
    },
    {
      "rectangle": {
        "x": 0,
        "y": 229,
        "w": 101,
        "h": 206
      },
      "object": "person",
      "confidence": 0.624
    },
    {
      "rectangle": {
        "x": 161,
        "y": 31,
        "w": 439,
        "h": 423
      },
      "object": "subway train",
      "parent": {
        "object": "train",
        "parent": {
          "object": "Land vehicle",
          "parent": {
            "object": "Vehicle",
            "confidence": 0.926
          },
          "confidence": 0.923
        },
        "confidence": 0.917
      },
      "confidence": 0.801
    }
  ]
}
{
  "categories": [
    {
      "name": "trans_trainstation",
      "score": 0.98828125
    }
  ],
  "adult": {
    "isAdultContent": false,
    "isGoryContent": false,
    "isRacyContent": false,
    "adultScore": 0.009112834,
    "goreScore": 0.046150554,
    "racyScore": 0.0143244695
  },
  "tags": [
    {
      "name": "train",
      "confidence": 0.9974923
    },
    {
      "name": "platform",
      "confidence": 0.9955777
    },
    {
      "name": "station",
      "confidence": 0.979665935
    },
    {
      "name": "indoor",
      "confidence": 0.9272351
    },
    {
      "name": "subway",
      "confidence": 0.838868737
    },
    {
      "name": "clothing",
      "confidence": 0.5561282
    },
    {
      "name": "person",
      "confidence": 0.505803
    },
    {
      "name": "pulling",
      "confidence": 0.431911945
    }
  ],
  "description": {
    "tags": [
      "train",
      "platform",
      "station",
      "building",
      "indoor",
      "subway",
      "track",
      "walking",
      "waiting",
      "pulling",
      "board",
      "people",
      "man",
      "luggage",
      "standing",
      "holding",
      "large",
      "woman",
      "suitcase"
    ],
    "captions": [
      {
        "text": "people waiting at a train station",
        "confidence": 0.833144546
      }
    ]
  },
  "requestId": "fe4f6fd8-707e-4ae5-8717-72514f967d94",
  "metadata": {
    "width": 600,
    "height": 462,
    "format": "Jpeg"
  },
  "faces": [],
  "color": {
    "dominantColorForeground": "Black",
    "dominantColorBackground": "Black",
    "accentColor": "484C83",
    "isBWImg": false
  },
  "objects": [
    {
      "rectangle": {
        "x": 93,
        "y": 178,
        "w": 115,
        "h": 237
      },
      "object": "person",
      "confidence": 0.764
    },
    {
      "rectangle": {
        "x": 0,
        "y": 229,
        "w": 101,
        "h": 206
      },
      "object": "person",
      "confidence": 0.624
    },
    {
      "rectangle": {
        "x": 161,
        "y": 31,
        "w": 439,
        "h": 423
      },
      "object": "subway train",
      "parent": {
        "object": "train",
        "parent": {
          "object": "Land vehicle",
          "parent": {
            "object": "Vehicle",
            "confidence": 0.926
          },
          "confidence": 0.923
        },
        "confidence": 0.917
      },
      "confidence": 0.801
    }
  ]
}

Трансформация процессов

Автоматически определяйте более 10 000 объектов и концепций в своих изображениях. Извлекайте печатный и рукописный текст из изображений и документов различных типов благодаря поддержке множества языков и стилей написания. Применяйте эти функции Компьютерного зрения для оптимизации процессов, например для роботизированной автоматизации и управления цифровыми ресурсами.

Максимально эффективное использование физического пространства вашей организации

Получите представление о том, как люди перемещаются в физическом пространстве — будь то офис или магазин. Используйте функцию пространственного анализа, чтобы создавать приложения, которые могут определять число людей в комнате, отслеживать их пути, оценивать время задержки клиентов перед витриной и определять время ожидания в очереди. Создавайте решения, которые позволяют оптимизировать занятость, управлять социальным дистанцированием, отслеживать наличие масок, оптимизировать планировку офисов и магазинов, а также ускорять расчеты на кассе. Вы можете выполнять службу на множестве камер и на разных площадках.

Подробнее об этой возможности

Развертывание в любом месте — от облака до пограничной зоны

Запускайте Компьютерное зрение в облаке или локальной среде с помощью контейнеров. Применяйте его в самых разных сценариях, в которых очень важны безопасность данных и низкая задержка, например при изучении изображений в сфере здравоохранения, извлечении текста из конфиденциальных документов или при анализе перемещения людей по магазину.

Подробнее о Компьютерном зрении в контейнерах

Решение, созданное на основе лучшей в своей отрасли системы безопасности Azure

  • Корпорация Майкрософт ежегодно инвестирует более USD 1 billion в научные исследования и разработку решений для обеспечения кибербезопасности.

  • У нас работает более 3500 экспертов по защите, которые посвятили себя обеспечению безопасности и конфиденциальности данных.

  • У Azure есть больше сертификатов соответствия требованиям, чем у решения любого другого поставщика облачных служб. Просмотрите полный список.

    ISO/IEC
    CSA/CCM
    ITAR
    CJIS
    CDSA
    MPAA
Дополнительная информация о безопасности в Azure

Возможности компьютерного зрения мирового уровня по выгодным ценам

Платите только за то, что используете, без каких-либо предварительных расходов. Вы платите за Компьютерное зрение по мере использования на основе числа транзакций.

Просмотреть цены на Компьютерное зрение

Три действия для начала работы с Компьютерным зрением

Получите мгновенный доступ и $200 на счет, зарегистрировав бесплатную учетную запись Azure.

Войдите на портал Azure и добавьте Компьютерное зрение.

Узнайте, как внедрить в систему Компьютерное зрение, из этих кратких руководств и документации.

Документация и ресурсы

Начать

Документация

Курсы Microsoft Learn

Примеры кода

Пример приложения

Prism Skylabs

"We found Cognitive Services to be the missing piece in the equation, the one that we needed to bring this solution to market and really revolutionize the way people look at video."

Кэти Мак-Канн (Katie McCann), вице-президент по вопросам управления продукцией и проектирования, Prism Skylabs
Pic Collage

"It didn't take us long to realize Azure Cognitive Services had handed us a powerful set of computer-vision and artificial intelligence tools that we could use to create great apps and new features for our customers in just a few hours."

Джон Фэн (John Fan), соучредитель и генеральный директор, PicCollage

Часто задаваемые вопросы о Компьютерном зрении

  • См. сведения о доступности по регионам.
  • Для Компьютерного зрения и других предложений Azure Cognitive Services гарантирована доступность на уровне 99,9 %. Для ценовой категории "Бесплатный" соглашение об уровне обслуживания не предусмотрено. Ознакомьтесь со сведениями о соглашении об уровне обслуживания.
  • Нет. Корпорация Майкрософт автоматически удаляет изображения и видео после обработки и не использует ваши данные для обучения базовых моделей. Видеоданные не покидают вашу локальную среду и не хранятся на периферии, где выполняется контейнер. Узнайте больше о конфиденциальности и условиях использования.
  • После использования Компьютерного зрения для извлечения текста из изображений и видео, вы можете запустить Анализ текста, чтобы проанализировать тональность, Переводчик, чтобы перевести текст на нужный язык, или иммерсивное средство чтения, чтобы прочитать текст вслух. Дополнительные возможности, связанные с Компьютерным зрением: Распознаватель документов для извлечения пар "ключ — значение" и таблиц из документов, Распознавание лиц для обнаружения и распознавания лиц на изображениях, Пользовательское визуальное распознавание, позволяющее легко создать с нуля модель компьютерного зрения, и Content Moderator для обнаружения нежелательного текста или изображений.
  • Нет, функция пространственного анализа находит фигуру человека в видеозаписи и выводит данные с использованием ограничивающего прямоугольника вокруг этой фигуры. Модели ИИ не обнаруживают лица и не определяют личность и демографические признаки человека.
  • Модели ИИ с пространственным анализом обнаруживают и отслеживают движения в видеопотоке на основе алгоритмов, которые определяют присутствие одного или нескольких человек по ограничивающему прямоугольнику. Для каждого перемещения ограничивающего прямоугольника, обнаруженного в поле зрения камеры, модели ИИ выводят данные событий, в том числе координаты ограничивающего прямоугольника для тела человека, тип события (например, вход в поле зрения или выход из него, пересечение направляющих линий), анонимные идентификаторы для отслеживания ограничивающего прямоугольника и степень уверенности в обнаружении. Эти данные событий отправляются в ваш собственный экземпляр Центра Интернета вещей Azure.

Бесплатная учетная запись Azure готова к настройке в любой момент