This is the Trace Id: 585c7d29160e0a8135e73f93af9a632a
Gå till huvudinnehåll
Azure

Vad är visuellt innehåll?

Förstå vad visuellt innehåll är, hur det fungerar och vad dess verkliga program är.
Kom igång med Azure Utforska Azure AI-visuellt innehåll

Visuellt innehåll identifierar objekt, personer och mönster

Med visuellt innehåll kan datorer tolka, analysera och hämta meningsfulla data från bilder och videor. Det här AI-fältet använder djupinlärning och neurala nätverk för att identifiera objekt, personer och mönster med hög grad av noggrannhet. Med andra ord replikerar den mänsklig syn och den kognitiva förmågan att tolka visuella data.

Visuellt innehåll har många verkliga tillämpningar, inklusive medicinsk avbildning, ansiktsigenkänning, felupptäckning och självkörande fordon. Den kan användas i molnet, lokalt och på gränsenheter.

Viktiga lärdomar

  • Med visuellt innehåll kan datorer tolka, analysera och hämta meningsfulla data från bilder och videor, replikera mänsklig syn och kognitiva förmågor.

  • Den här AI-tekniken använder djupinlärning och neurala nätverk för att identifiera objekt, personer och mönster med hög precision.

  • Visuellt innehåll i AI har många verkliga tillämpningar, inklusive medicinsk avbildning, ansiktsigenkänning, felupptäckning och självkörande fordon.

  • Visuellt innehåll kan köras i molnet, lokalt och på gränsenheter. Den här mångsidigheten ökar effektiviteten och innovationen i en mängd olika branscher.

  • Framtiden för AI-visuellt innehåll omfattar Edge AI, multimodal AI, självövervakad inlärning, AI-driven videoanalys och etisk och förklarande AI.

Hur visuellt innehåll fungerar

Visuellt innehåll gör det möjligt för datorer att analysera och tolka visuella data, ungefär som det mänskliga ögat och hjärnan gör. Program för visuellt innehåll använder kameror, sensorer och avancerade algoritmer som tränas på enorma mängder visuella data och bilder.

Denna typ av AI driver effektivitet, innovation och automatisering inom olika branscher. Dessa inkluderar hälso- och sjukvård, säkerhet, tillverkning, detaljhandel och autonoma system.

Grundläggande steg i bildanalys

  1. Spela in bilden. Enheter som kameror, drönare eller medicinska skannrar spelar in en bild eller en video. Detta ger rådata som ska analyseras av AI-algoritmer.

  2. Tolka bilden. Insamlade data bearbetas av ett AI-baserat system som använder algoritmer för att upptäcka och identifiera mönster. Det handlar om att analysera visuella data och jämföra dem med en stor databas med kända mönster. Den här databasen kan innehålla objekt, ansikten och till och med medicinska bilder.

  3. Analysera och förstå data. När systemet identifierar mönstren fattar det beslut om innehållet i bilden. Detta kan innebära att identifiera objekt i en fabriksinställning, identifiera personer i säkerhetsbilder eller upptäcka ett potentiellt hälsoproblem i medicinska bilder.

  4. Leverera insikter. Systemet ger insikter baserat på den bildanalys som har utfört. Dessa insikter kan påverka beslut eller åtgärder som systemet rekommenderar. Det kan till exempel flagga ett problem i en tillverkningslinje, identifiera obehörig åtkomst i en byggnad eller analysera kundernas beteende i en detaljhandelsmiljö.

Så här fungerar djupinlärning

De mest avancerade systemen för visuellt innehåll förlitar sig på djupinlärning, en delmängd av AI, för att förbättra noggrannhet och prestanda. Djupinlärning använder algoritmer som kallas neurala nätverk, som kan lära sig från stora mängder data för att identifiera komplexa mönster. Den här metoden efterliknar hur den mänskliga hjärnan bearbetar information och gör det möjligt för datorer att utföra uppgifter som ansiktsigenkänning och objektidentifiering.

Djupinlärningssystem förbättras med tiden när de fortsätter att behålla och bearbeta data. Det gör dem idealiska för realtidsprogram i branscher som sjukvård, detaljhandel, tillverkning och autonoma fordon. Ju fler bilder ett visuellt innehåll-system analyserar, desto mer exakt blir det.

Verkliga fördelar och tillämpningar

Branscher använder AI-visuellt innehåll för att få en mängd fördelar, bland annat:

  • Ökad driftseffektivitet. Automatisering av uppgifter som kvalitetskontroll, bearbetning av finansiella dokument och säkerhetsövervakning kan leda till betydande kostnadsbesparingar.

  • Förbättrad kundupplevelse. Med bildanalys i realtid kan företag skapa anpassade upplevelser för sina kunder. Återförsäljare använder till exempel teknik för visuellt innehåll för att underlätta virtuell provning av kläder. På samma sätt använder hotellföretag ansiktsigenkänning för att checka in gäster.

  • Förbättrad säkerhet. Visuellt innehåll som drivs av djupinlärning kan hjälpa dig att identifiera problem tidigare i sjukvård och autonoma fordon. Detta minskar risker och förbättrar säkerhetsresultat.

Funktioner för visuellt innehåll

Med visuellt innehåll i AI kan datorer bearbeta och förstå stora mängder bilder och videor mycket snabbare än vad människor kan. De viktigaste funktionerna är:

  • Objektklassificering. Ett system som använder objektklassificering kan kategorisera objekt i en bild baserat på fördefinierade etiketter. Den kan till exempel skilja mellan människor, djur och fordon. Detta hjälper till med program som trafikövervakning och inventeringshantering.

  • Objektidentifiering och -igenkänning. Systemet kan hitta specifika objekt i en bild eller video och identifiera dem. Detta används vid ansiktsigenkänning, produktidentifiering i detaljhandeln och för att diagnostisera medicinska tillstånd från skanningar.

  • Objektspårning. Systemet kan spåra objektens rörelse genom att analysera bildrutor över tid. Detta är användbart för autonoma fordon, säkerhetsövervakning och analys av idrottsprestationer.

  • Optisk teckenläsning (OCR). OCR konverterar text i bilder, skannade dokument och videor till digital text. Det kan bearbeta tryckt och handskriven text, även om noggrannheten kan bero på kvaliteten på handstilen. OCR stöder applikationer inom dokumentautomatisering (som digitalisering av pappersdokument), översättning (genom att konvertera text för maskinöversättning) och tillgänglighet (som skärmläsare).

  • Bild- och videosegmentering. Segmenteringen delar upp en bild i olika områen, vilket gör det möjligt för systemet att känna igen individuella objekt och deras gränser. Detta är viktigt för självkörande bilar, medicinsk avbildning och förhöjd verklighet.

  • 3D-objektigenkänning och djupuppfattning. Vissa system för visuellt innehåll analyserar djup och rumsliga relationer för att identifiera objekt i tre dimensioner. Detta är viktigt för robotteknik, förhöjd verklighet och virtuell verklighet samt industriell automatisering.

  • Scentolkning och sammanhangsmedvetenhet. Visuellt innehåll kan analysera hela scener och förstå hur objekt relaterar till varandra. Detta hjälper med smart stadsplanering, moderering av videoinnehåll och att assistera personer med synnedsättning.

  • Bildgenerering och förbättringar. Visuellt innehåll kan generera, återställa och förbättra bilder. Detta kan förbättra fotoupplösning, ta bort brus och till och med skapa syntetiska bilder för att träna AI-modeller.

Användningsfall för visuellt innehåll

Visuellt innehåll kan integreras i olika program och enheter för att lösa verkliga problem i olika branscher. Här är några av de mest populära användningsområdena för visuellt innehåll:

  • Bildorganisation och sökning. Visuellt innehåll kan identifiera personer, objekt och scener i foton, vilket gör det enklare att organisera och söka i stora samlingar. Detta används ofta i fotolagringsappar och plattformar för sociala medier för funktioner som automatisk taggning och skapande av album.

  • Textextrahering och dokumentbearbetning. Optisk teckenigenkänning, eller OCR, extraherar text från bilder och skannade dokument. Detta möjliggör automatisk datainmatning, sökbara arkiv och innehållssiffrering. Företag använder OCR i robotprocessautomatisering för att effektivisera arbetsflöden.

  • Förhöjd verklighet. Visuellt innehåll identifierar och spårar verkliga objekt för att överlägga digitala element i fysiska utrymmen. Detta används i applikationer för förhöjd verklighet för spel, virtuella shoppingupplevelser och interaktiva lärverktyg.

  • Jordbruk och miljöövervakning. Droner, satelliter och kameror fångar bilder av odlingar. Visuellt innehåll analyserar sedan dessa bilder för att övervaka växternas hälsa, upptäcka skadedjur och ogräs samt optimera bevattning och gödning.

  • Autonoma fordon och transport. Självkörande bilar och avancerade förarassistanssystem använder visuellt innehåll för att identifiera gångbanor, vägmärken och andra fordon. Detta gör det möjligt för autonoma fordon och transportsystem att navigera säkert och fatta beslut i realtid.

  • Sjukvård och medicinsk avbildning. Visuellt innehåll hjälper till att analysera medicinska skanningar, till exempel X-rays, MRI:er och CT-skanningar. Detta hjälper läkare att identifiera sjukdomar, identifiera avvikelser och göra diagnoser snabbare och mer exakt.

  • Sportanalys och prestandaspårning. Idrottare och tränare använder visuellt innehåll för att spåra spelarrörelser, analysera spelstrategier och ge insikter i realtid för att förbättra prestandan.

  • Tillverkning och kvalitetskontroll. Visuellt innehåll säkerställer kvalitetskontroll genom att inspektera produkter på monteringslinjer, identifiera defekter och verifiera rätt förpackning. Den övervakar även maskiner för förutsägande underhåll.

  • Rumslig analys och säkerhet. Visuellt innehåll spårar personer och objekt i fysiska utrymmen. Detta omfattar att identifiera folkmängdsflytt i butiker, övervaka trafikflödet i städer och förbättra säkerheten via övervakningssystem.

  • Ansiktsigenkänning och identitetsverifiering. Visuellt innehåll används för ansiktsigenkänning i säkerhetssystem, mobil autentisering och anpassade upplevelser. Exempel är att låsa upp datorenheter och effektivisera incheckningar på flygplats.

Framtida trender

Framsteg inom AI och databehandlingskraft fortsätter att utöka vad visuellt innehåll kan åstadkomma. Nyckeltrender inom detta växande område inkluderar:

  • Edge AI och realtidsbearbetning. Fler system körs direkt på enheter i stället för att förlita sig på molnbaserad databehandling. Detta möjliggör snabbare bearbetning och ökad sekretess.

  • Multimodal AI. Genom att kombinera visuellt innehåll med bearbetning av naturligt språk och ljudanalys kan du skapa rikare AI-baserade upplevelser. Exempel är avancerade virtuella assistenter och smarta säkerhetssystem.

  • Själv övervakad inlärning. Nya AI-modeller kräver mindre manuellt märkta data, vilket gör träningen mer effektiv och skalbar.

  • AI-baserad videoanalys. Visuellt innehåll kommer att fortsätta att förbättra videobearbetningen i realtid för en mängd olika program, inklusive detaljhandel, polis och sportanalys.

  • Etisk och förklarande AI. I takt med att visuellt innehåll blir mer utbrett arbetar forskare med att fatta mer transparenta beslut och minska bias i igenkänningssystem.

Slutsats

Visuellt innehåll gör det möjligt för datorer att tolka och analysera visuella data med enastående noggrannhet. Denna teknik använder djupinlärning och neurala nätverk för att känna igen objekt, människor och mönster, vilket efterliknar mänsklig syn och kognitiva förmågor.

Visuellt innehåll gör system smartare, säkrare, effektivare och mer innovativa inom en rad olika affärssektorer. Några av dess mest populära program är medicinsk bildbehandling, ansiktsigenkänning, autonoma fordon och förhöjd verklighet. I takt med att utvecklingen inom AI och databehandling fortsätter kommer effekten av visuellt innehåll och de möjliga användningsfallen att växa.
Resurser

Få resurser för att utveckla och förbättra dina Azure-färdigheter

En fokuserad kvinna i vit labbrock och glasögon skriver på en surfplatta. Hon står på ett ljust, modernt kontor och förmedlar flexibilitet och uppmärksamhet.
Professionella resurser

Azure-resurser för yrkesverksamma

Utforska utbildningsprogram, vitböcker, videor, evenemang, bloggar, kodexempel och andra Azure-resurser.
Titta närmare på resurser
En man som sitter i en soffa och använder en bärbar dator.
Studentresurser

Azure-resurser för studentutvecklare

Få färdigheter för att komma igång med din karriär inom teknik och göra en positiv inverkan på världen.
Titta närmare på resurser
En man i grå tröja fokuserar på att skriva med en penna på en surfplatta. Han står i ett välbelyst rum med trähyllor och mjukt naturligt ljus som strömmar genom ett fönster.
Händelser och webbseminarier

Azure-händelser och -webbseminarier

Lär dig nya färdigheter, upptäck ny teknik och få kontakt med din community – delta digitalt eller på plats.
Bläddra bland evenemang och webbinarier

Vanliga frågor och svar

  • Med visuellt innehåll kan datorer tolka och analysera visuella data från bilder och videor. Det här AI-fältet använder maskininlärning,  djupinlärning och mönsterigenkänning för att identifiera objekt, identifiera mönster och extrahera meningsfulla insikter. Den driver program inom branscher som sjukvård, tillverkning, säkerhet och autonoma system.
  • Ja, visuellt innehåll är en gren av AI som gör det möjligt för datorer att bearbeta, analysera och förstå visuella data. Med AI-tekniker som maskininlärning och djupinlärning kan datorer identifiera objekt, identifiera mönster och fatta beslut baserat på bilder och videor. Kort sagt, datorseende automatiserar uppgifter som traditionellt har krävt mänsklig syn.
  • Huvudmålet med visuellt innehåll är att utrusta datorer för att identifiera, förstå och utvärdera visuella data. Syftet är att replikera mänsklig syn och kognitiva förmågor. Genom att använda AI, maskininlärning och djupinlärning kan datorseende känna igen objekt, analysera scener och extrahera insikter från bilder och videor, på samma sätt som människor gör. Detta möjliggör automatisering, förbättrar beslutsfattande och ökar effektiviteten inom olika branscher.
  • Visuellt innehåll använder främst Python på grund av dess omfattande bibliotek som OpenCV, TensorFlow och PyTorch. Dessa bibliotek förenklar bildbearbetning och djupinlärning. Andra språk som används för visuellt innehåll är C++ för prestandaintensiva program, MATLAB för akademiska och forskningsändamål samt Java för lösningar på företagsnivå.
  • Visuellt innehåll använder flera fält. Dessa inkluderar AI för mönsterigenkänning, maskininlärning och djupinlärning för att förbättra noggrannheten över tid, bildbehandling för att förbättra och analysera visuell data, datagrafik för 3D-modellering, matematik och statistik för algoritmutveckling, samt optik och sensorteknik för att fånga högkvalitativa bilder.