Alles, was du über Computer Vision im Jahr 2025 wissen musst

Vor zwanzig Jahren war die Vorstellung, dass Maschinen und Computer in der Lage sind, die Welt zu sehen und zu verstehen, noch Science-Fiction. Heute ist dieses Konzept dank der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) Wirklichkeit geworden. Vor allem die Computer Vision (CV), ein Teilbereich der KI, ermöglicht es Maschinen, Bilder und Videos zu verstehen und zu analysieren. Ob es um die Identifizierung von Objekten in Echtzeit, die Verbesserung von Sicherheitssystemen oder die Automatisierung komplexer Aufgaben geht, das Potenzial dieser Technologie verschiebt die Grenzen des Machbaren. 

Die Zukunft der Technologie wird von der Computer Vision geprägt, da verschiedene Branchen verschiedene Möglichkeiten zur Nutzung ihrer einzigartigen Fähigkeiten erkunden. Der Weltmarkt für Computer Vision Technologie erreichte 2024 ein Volumen von 19,83 Milliarden US-Dollar und wird in den kommenden Jahren voraussichtlich um 19,8 % jährlich wachsen.

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In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf die Computer Vision. Wir erklären, was sie ist, wie sie sich entwickelt hat und wie sie heute funktioniert. Außerdem gehen wir auf einige der interessantesten Anwendungen ein. Los geht's!

Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist ein Teilbereich der KI, der maschinelles Lernen und neuronale Netze einsetzt, um Computern beizubringen, den Inhalt visueller Daten wie Bilder oder Videodateien zu verstehen. Die aus verarbeiteten Bildern gewonnenen Erkenntnisse können genutzt werden, um bessere Entscheidungen zu treffen. Computer Vision kann zum Beispiel im Einzelhandel eingesetzt werden, um durch die Analyse von Regalbildern den Lagerbestand zu überwachen oder das Einkaufserlebnis durch automatische Kassensysteme zu verbessern. Viele Unternehmen nutzen die Computer Vision Technologie bereits für verschiedene Anwendungen, die von Aufgaben wie dem Hinzufügen von Filtern zu Smartphone-Fotos bis hin zur Qualitätskontrolle in der Produktion reichen. 

Du fragst dich vielleicht: Warum gibt es einen solchen Bedarf an Computer Vision Lösungen? Aufgaben, die ständige Aufmerksamkeit erfordern, wie das Aufspüren von Fehlern oder das Erkennen von Mustern, können für Menschen schwierig sein. Die Augen können ermüden und Details können übersehen werden, vor allem in schnelllebigen oder komplexen Umgebungen. 

Menschen sind zwar gut darin, Objekte in verschiedenen Größen, Farben, Beleuchtungen oder Winkeln zu erkennen, aber unter Druck fällt es ihnen oft schwer, die Konsistenz zu wahren. Computer Vision Lösungen hingegen arbeiten nonstop und verarbeiten schnell und präzise große Mengen visueller Daten. Sie können zum Beispiel den Verkehr in Echtzeit analysieren, um Staus zu erkennen, die Signalzeiten zu optimieren oder sogar Unfälle schneller zu erkennen, als es ein menschlicher Beobachter könnte.

Die Geschichte der Computer Vision verstehen

Im Laufe der Jahre hat sich die Computer Vision von einem theoretischen Konzept zu einer zuverlässigen Technologie entwickelt, die Innovationen in allen Branchen vorantreibt. Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Meilensteine, die diese Entwicklung geprägt haben:

• 1950er - 1960er Jahre: Forscher/innen begannen mit der Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse visueller Daten, aber der Fortschritt war aufgrund der begrenzten Rechenleistung nur langsam.

• 1970s: In diesem Jahrzehnt wurden wichtige Algorithmen wie die Hough-Transformation entwickelt, die die Erkennung von Linien und geometrischen Formen in Bildern verbesserte. Auch die optische Zeichenerkennung (OCR) kam auf und ermöglichte es Maschinen, gedruckten Text zu lesen.

• 1980er - 1990er Jahre: Das maschinelle Lernen begann eine Rolle in der Computer Vision zu spielen und ebnete den Weg für fortschrittlichere Fähigkeiten und zukünftige Durchbrüche.

• 2000er - 2010er Jahre: Deep Learning brachte eine neue Dimension in die Computer Vision, indem es Maschinen in die Lage versetzte, visuelle Daten effektiver zu interpretieren. Es verbesserte Fähigkeiten wie Objekterkennung, Bewegungsanalyse und die Ausführung komplexer Aufgaben.

Heutzutage macht die Computer Vision rasante Fortschritte und verändert die Art und Weise, wie wir Probleme in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, autonomen Fahrzeugen und intelligenten Städten lösen. Ultralytics YOLO (You Only Look Once)-Modelle, die für Echtzeit-Computer-Vision-Aufgaben entwickelt wurden, machen es einfacher, Vision AI in verschiedenen Branchen effektiv und genau umzusetzen. Da KI und Hardware immer besser werden, helfen diese Modelle Unternehmen dabei, mit Hilfe fortschrittlicher visueller Datenanalyse intelligentere Entscheidungen zu treffen und Abläufe zu optimieren.

Wie Computer Vision funktioniert

Bildverarbeitungssysteme arbeiten mit neuronalen Netzen, also Algorithmen, die von der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind, um Bilder zu analysieren. Eine bestimmte Art, die sogenannten Convolutional Neural Networks (CNNs), eignet sich besonders gut für die Erkennung von Mustern, wie Kanten und Formen in Bildern. 

Um visuelle Daten zu vereinfachen, konzentrieren sich Techniken wie das Pooling auf die wichtigsten Teile eines Bildes, während zusätzliche Schichten diese Informationen verarbeiten, um Aufgaben wie die Identifizierung von Merkmalen oder die Erkennung von Objekten zu erfüllen. Fortschrittliche Modelle wie Ultralytics YOLO11die auf Geschwindigkeit und Genauigkeit ausgelegt sind, ermöglichen die Bildverarbeitung in Echtzeit.

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Eine typische Bildverarbeitungsanwendung umfasst mehrere Schritte, um Rohbilder in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln. Hier sind die vier wichtigsten Schritte:

• Bilderfassung: Visuelle Daten werden mit Kameras oder Sensoren erfasst, und die Qualität der Bilder hängt von der Art des verwendeten Sensors ab.

• Bildbearbeitung: Die gesammelten Daten werden dann durch Vorverarbeitungstechniken wie Rauschunterdrückung und Hervorhebung von Kanten verbessert, damit sie leichter zu analysieren sind.

• Merkmalsextraktion: Wichtige Details, wie Formen und Texturen, werden herausgefiltert, wobei der Fokus auf den wichtigsten Teilen des Bildes liegt.  

• Mustererkennung: Die identifizierten Merkmale werden mithilfe von maschinellem Lernen analysiert, um Aufgaben wie das Erkennen von Objekten, das Verfolgen von Bewegungen oder das Erkennen von Mustern zu erfüllen.

Computer Vision Aufgaben erforschen

Du hast vielleicht bemerkt, dass wir, als wir darüber sprachen, wie Computer Vision funktioniert, Computer Vision Aufgaben erwähnt haben. Modelle wie Ultralytics YOLO11 wurden entwickelt, um diese Aufgaben zu unterstützen und bieten schnelle und genaue Lösungen für reale Anwendungen. Von der Erkennung von Objekten bis zur Verfolgung ihrer Bewegung - YOLO11 erledigt diese Aufgaben effizient. Sehen wir uns einige der wichtigsten Bildverarbeitungsaufgaben an, die es unterstützt, und wie sie funktionieren.

Objekterkennung

Die Objekterkennung ist eine der wichtigsten Aufgaben der Computer Vision und dient dazu, interessante Objekte in einem Bild zu identifizieren. Das Ergebnis einer Objekterkennungsaufgabe ist eine Reihe von Bounding Boxes (Rechtecke, die um erkannte Objekte in einem Bild gezeichnet werden), zusammen mit Klassenbezeichnungen (die Kategorie oder der Typ jedes Objekts, z. B. "Auto" oder "Person") und Konfidenzwerten (ein numerischer Wert, der angibt, wie sicher das Modell bei jeder Erkennung ist). Die Objekterkennung kann zum Beispiel verwendet werden, um einen Fußgänger auf einer Straße oder ein Auto im Straßenverkehr zu erkennen und zu lokalisieren.

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Bildklassifizierung

Das Hauptziel der Bildklassifizierung besteht darin, einem Eingangsbild auf der Grundlage seines Gesamtinhalts eine vordefinierte Bezeichnung oder Kategorie zuzuweisen. Bei dieser Aufgabe geht es in der Regel darum, das dominante Objekt oder Merkmal im Bild zu identifizieren. Mit der Bildklassifizierung lässt sich zum Beispiel feststellen, ob ein Bild eine Katze oder einen Hund enthält. Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 können sogar so trainiert werden, dass sie einzelne Katzen- oder Hunderassen klassifizieren, wie unten gezeigt.

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Instanz-Segmentierung

Die Segmentierung von Objekten ist eine weitere wichtige Aufgabe der Computer Vision, die in verschiedenen Anwendungen eingesetzt wird. Sie besteht darin, ein Bild in Segmente zu zerlegen und jedes einzelne Objekt zu identifizieren, auch wenn es mehrere Objekte desselben Typs gibt. Im Gegensatz zur Objekterkennung geht die Instanzsegmentierung einen Schritt weiter, indem sie die genauen Grenzen jedes Objekts festlegt. In der Automobilproduktion und -reparatur zum Beispiel kann die Instanzsegmentierung dabei helfen, jedes Autoteil einzeln zu identifizieren und zu beschriften, wodurch der Prozess genauer und effizienter wird.

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Schätzung der Pose

Das Ziel der Posenschätzung ist es, die Position und Ausrichtung einer Person oder eines Objekts zu bestimmen, indem die Position von Schlüsselpunkten wie Händen, Kopf und Ellbogen vorhergesagt wird. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen, bei denen es wichtig ist, körperliche Aktionen in Echtzeit zu verstehen. Die Schätzung der menschlichen Haltung wird häufig in Bereichen wie der Sportanalyse, der Überwachung des Verhaltens von Tieren und der Robotik eingesetzt.

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Um die anderen von YOLO11 unterstützten Computer-Vision-Aufgaben zu erkunden, kannst du die offizielle Dokumentation Ultralytics lesen. Sie enthält detaillierte Informationen darüber, wie YOLO11 Aufgaben wie Objektverfolgung und orientierte Bounding Box (OBB) Objekterkennung handhabt.

Beliebte Computer Vision Modelle heute

Obwohl es viele Computer Vision Modelle gibt, zeichnet sich die Ultralytics YOLO Serie durch ihre starke Leistung und Vielseitigkeit aus. Im Laufe der Zeit haben sich die Ultralytics YOLO Modelle verbessert, sie sind schneller und genauer geworden und können mehr Aufgaben bewältigen. Als Ultralytics YOLOv5 eingeführt wurde, wurde der Einsatz von Modellen mit Vision AI Frameworks wie PyTorch einfacher. Sie ermöglichten es einem breiteren Nutzerkreis, mit fortschrittlicher Vision AI zu arbeiten und dabei hohe Genauigkeit mit Benutzerfreundlichkeit zu verbinden.

Weiter, Ultralytics YOLOv8 wurden neue Fähigkeiten wie Instanzensegmentierung, Posenschätzung und Bildklassifizierung hinzugefügt. In der Zwischenzeit liefert die neueste Version, YOLO11, Spitzenleistungen bei verschiedenen Computer Vision Aufgaben. Mit 22% weniger Parametern als YOLOv8m erreicht YOLO11m eine höhere durchschnittliche Genauigkeit (mAP) auf dem COCO-Datensatz, d.h. es kann Objekte präziser und effizienter erkennen. Egal, ob du ein erfahrener Entwickler oder ein Neuling in der KI bist, YOLO11 bietet dir eine leistungsstarke Lösung für deine Computer-Vision-Aufgaben.

Die Rolle der Computer Vision im täglichen Leben

Zuvor haben wir besprochen, wie Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden können. Jetzt wollen wir uns weitere Anwendungsfälle ansehen, die unser tägliches Leben verändern.

Vision AI im Gesundheitswesen

Es gibt eine Vielzahl von Anwendungen für die Computer Vision im Gesundheitswesen. Aufgaben wie Objekterkennung und Klassifizierung werden in der medizinischen Bildgebung eingesetzt, um Krankheiten schneller und genauer zu erkennen. Bei der Röntgenanalyse kann die Computer Vision Muster erkennen, die für das menschliche Auge zu subtil sind. 

Sie wird auch bei der Krebserkennung eingesetzt, um Krebszellen mit gesunden Zellen zu vergleichen. Auch bei CT- und MRT-Scans kann die Computer Vision eingesetzt werden, um Bilder mit nahezu menschlicher Genauigkeit zu analysieren. Sie hilft Ärzten, bessere Entscheidungen zu treffen und rettet letztlich mehr Leben.

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KI in der Automobilbranche

Computer Vision ist entscheidend für selbstfahrende Autos, denn sie hilft ihnen, Objekte wie Straßenschilder und Ampeln zu erkennen. Techniken wie die optische Zeichenerkennung (OCR) ermöglichen es dem Auto, Text von Straßenschildern zu lesen. Sie wird auch für die Fußgängererkennung eingesetzt, bei der die Objekterkennung Personen in Echtzeit identifiziert. 

Darüber hinaus kann Computer Vision sogar Risse und Schlaglöcher auf der Fahrbahn erkennen, was eine bessere Überwachung der sich verändernden Straßenverhältnisse ermöglicht. Insgesamt kann die Computer Vision Technologie eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung des Verkehrsmanagements, der Erhöhung der Verkehrssicherheit und der Unterstützung der intelligenten Stadtplanung spielen.

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Computer Vision in der Landwirtschaft

Stellen wir uns vor, Landwirte könnten automatisch säen, gießen und ernten, und zwar pünktlich und sorgenfrei. Das ist genau das, was Computer Vision der Landwirtschaft bringt. Sie ermöglicht die Überwachung der Ernte in Echtzeit, sodass Landwirte Probleme wie Krankheiten oder Nährstoffmangel genauer erkennen können als Menschen. 

Zusätzlich zur Überwachung können KI-gesteuerte automatische Unkrautbekämpfungsmaschinen mit Computer Vision Unkraut erkennen und entfernen, was die Arbeitskosten senkt und die Ernteerträge steigert. Diese Technologiekombination hilft den Landwirten, ihre Ressourcen zu optimieren, die Effizienz zu steigern und ihre Ernten zu schützen.

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Fertigungsprozesse mit KI automatisieren

In der Produktion hilft die Computer Vision dabei, die Produktion zu überwachen, die Produktqualität zu prüfen und die Arbeiter automatisch zu verfolgen. Vision AI macht den Prozess schneller und genauer und reduziert gleichzeitig Fehler, was zu Kostensenkungen führt. 

Insbesondere für die Qualitätssicherung werden häufig die Objekterkennung und die Instanzsegmentierung verwendet. Fehlererkennungssysteme führen eine Endkontrolle der fertigen Produkte durch, um sicherzustellen, dass nur die besten Produkte die Kunden erreichen. Jedes Produkt mit Dellen oder Rissen wird automatisch erkannt und zurückgewiesen. Diese Systeme verfolgen und zählen die Produkte auch in Echtzeit und sorgen so für eine kontinuierliche Überwachung des Fließbands.

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Mit Computer Vision wird Bildung noch wirkungsvoller

Eine der Möglichkeiten, Computer Vision im Klassenzimmer einzusetzen, ist die Gestenerkennung - sie personalisiert das Lernen, indem sie die Bewegungen der Schüler/innen erkennt. Modelle wie YOLO11 sind für diese Aufgabe hervorragend geeignet. Sie können Gesten wie erhobene Hände oder verwirrte Gesichtsausdrücke in Echtzeit genau erkennen. 

Wenn solche Gesten erkannt werden, kann eine laufende Unterrichtsstunde angepasst werden, indem zusätzliche Hilfe angeboten oder der Inhalt so verändert wird, dass er besser auf die Bedürfnisse der Schüler/innen abgestimmt ist. So entsteht eine dynamischere und anpassungsfähigere Lernumgebung, die es den Lehrkräften ermöglicht, sich auf den Unterricht zu konzentrieren, während das System die Lernerfahrungen der einzelnen Schüler/innen unterstützt.

Neueste Trends in der Computer Vision

Nachdem wir nun einige der Anwendungen von Computer Vision in verschiedenen Branchen erkundet haben, wollen wir uns nun mit den wichtigsten Trends beschäftigen, die den Fortschritt vorantreiben.

Einer der wichtigsten Trends ist das Edge Computing, ein verteiltes Computing-Framework, das Daten näher an der Quelle verarbeitet. Mit Edge Computing können zum Beispiel Geräte wie Kameras und Sensoren visuelle Daten direkt verarbeiten, was zu schnelleren Reaktionszeiten, geringeren Verzögerungen und besserem Datenschutz führt.

Ein weiterer wichtiger Trend in der Computer Vision ist die Nutzung von Merged Reality. Sie kombiniert die physische Welt mit digitalen Elementen und nutzt Computer Vision, um virtuelle Objekte nahtlos mit der realen Welt verschmelzen zu lassen. Sie kann genutzt werden, um das Spielerlebnis, die Bildung und die Ausbildung zu verbessern. 

Vor- und Nachteile der Computer Vision

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die Computer Vision für verschiedene Branchen bringen kann:

• Kosteneinsparungen: Die Automatisierung von Aufgaben mit Hilfe von Computer Vision hilft, die Betriebskosten zu senken, die Produktivität zu verbessern und Fehler zu minimieren.

• Skalierbarkeit: Einmal implementiert, können Bildverarbeitungssysteme leicht skaliert werden, um große Datenmengen zu verarbeiten, was sie für wachsende Unternehmen oder große Betriebe geeignet macht.

• Anwendungsspezifische Anpassungen: Computer-Vision-Modelle können anhand deines Datensatzes feinabgestimmt werden. So erhältst du hochspezialisierte Lösungen, die den Anforderungen deiner Anwendung entsprechen.

Diese Vorteile machen deutlich, wie sich die Computer Vision auf verschiedene Branchen auswirken kann, aber es ist auch wichtig, die Herausforderungen bei der Umsetzung zu berücksichtigen. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen:

• Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Die Verwendung visueller Daten, insbesondere in sensiblen Bereichen wie der Überwachung oder dem Gesundheitswesen, kann Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufwerfen.

• Umweltbedingte Einschränkungen: Bildverarbeitungssysteme können in schwierigen Umgebungen, wie z. B. bei schlechter Beleuchtung, schlechter Bildqualität oder komplexen Hintergründen, nicht richtig funktionieren.

• Hohe Anfangskosten: Die Entwicklung und Implementierung von Bildverarbeitungssystemen kann teuer sein, da spezielle Hardware, Software und Fachwissen benötigt werden.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Die Computer Vision erfindet die Art und Weise, wie Maschinen mit der Welt interagieren, neu, indem sie ihnen ermöglicht, die Welt wie Menschen zu sehen und zu verstehen. Sie wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. um die Sicherheit selbstfahrender Autos zu verbessern, Ärzten zu helfen, Krankheiten schneller zu diagnostizieren, das Einkaufen persönlicher zu gestalten und sogar Landwirten bei der Ernteüberwachung zu helfen. 

Da die Technologie immer besser wird, eröffnen neue Trends wie Edge Computing und Merged Reality noch mehr Möglichkeiten. Obwohl es einige Herausforderungen gibt, wie z.B. Verzerrungen und hohe Kosten, hat die Computer Vision das Potenzial, in Zukunft einen großen positiven Einfluss auf viele Branchen zu haben.

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