Узнай, как компьютерное зрение преобразует отрасли благодаря таким задачам, как обнаружение объектов, классификация изображений и оценка позы с помощью ИИ.
%25202.png)
Двадцать лет назад идея о том, что машины и компьютеры смогут видеть и понимать мир, была всего лишь научной фантастикой. Сегодня, благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ), эта концепция стала реальностью. В частности, компьютерное зрение (КВ), ветвь ИИ, позволяет машинам понимать и анализировать изображения и видео. Будь то идентификация объектов в реальном времени, улучшение систем безопасности или автоматизация сложных задач, его потенциал раздвигает границы возможного.
Компьютерное зрение стремительно формирует будущее технологий по мере того, как различные отрасли исследуют различные способы использования его уникальных возможностей. Глобальный размер рынка технологий компьютерного зрения достиг 19,83 миллиарда долларов в 2024 году и, по прогнозам, будет расти на 19,8 % ежегодно в ближайшие годы.
.png)
В этой статье мы рассмотрим компьютерное зрение поближе: что это такое, как оно развивалось и как работает сегодня. Также мы изучим некоторые из его самых интересных применений. Давай начнем!
Компьютерное зрение - это подобласть ИИ, которая использует машинное обучение и нейронные сети, чтобы научить компьютеры понимать содержимое визуальных данных, таких как изображения или видеофайлы. Понимание, полученное из обработанных изображений, может быть использовано для принятия более эффективных решений. Например, компьютерное зрение можно использовать в розничной торговле, чтобы отслеживать уровень запасов, анализируя изображения полок, или повышать удобство покупок с помощью автоматизированных систем оформления заказа. Многие компании уже используют технологию компьютерного зрения для различных приложений, которые варьируются от таких задач, как добавление фильтров к фотографиям на смартфоне, до контроля качества на производстве.
Возможно, ты задаешься вопросом: почему существует такая потребность в решениях для компьютерного зрения? Задачи, требующие постоянного внимания, такие как обнаружение дефектов или распознавание паттернов, могут быть сложными для человека. Глаза могут уставать, и детали могут быть упущены, особенно в быстро меняющейся или сложной обстановке.
Хотя люди хорошо распознают объекты разных размеров, цветов, освещения или углов, им часто трудно сохранять последовательность в условиях давления. Решения на основе компьютерного зрения, напротив, работают безостановочно, быстро и точно обрабатывая большие объемы визуальных данных. Например, они могут анализировать дорожное движение в реальном времени, чтобы обнаружить заторы, оптимизировать время сигналов или даже выявить аварии быстрее, чем это мог бы сделать человеческий наблюдатель.
За годы своего существования компьютерное зрение прошло путь от теоретической концепции до надежной технологии, стимулирующей инновации во всех отраслях. Давай посмотрим на некоторые ключевые вехи, которые определили ее развитие:
В наши дни компьютерное зрение быстро прогрессирует и меняет способы решения проблем в таких областях, как здравоохранение, автономные транспортные средства и умные города. Ultralytics YOLO Модели (You Only Look Once), разработанные для задач компьютерного зрения в реальном времени, облегчают эффективное и точное внедрение Vision AI в различных отраслях. По мере того как ИИ и аппаратное обеспечение продолжают совершенствоваться, эти модели помогают предприятиям принимать более разумные решения и оптимизировать работу с помощью продвинутого визуального анализа данных.
Системы компьютерного зрения работают с помощью нейронных сетей, которые представляют собой алгоритмы, вдохновленные тем, как работает человеческий мозг, для анализа изображений. Особый тип, называемый конволюционными нейронными сетями (CNN), особенно хорош для распознавания паттернов, например краев и форм на картинках.
Чтобы упростить визуальные данные, такие техники, как объединение, фокусируются на наиболее важных частях изображения, а дополнительные слои обрабатывают эту информацию для выполнения таких задач, как идентификация особенностей или обнаружение объектов. Продвинутые модели, такие как Ultralytics YOLO11разработанные для скорости и точности, делают возможной обработку изображений в реальном времени.
.png)
Типичное приложение для компьютерного зрения включает в себя несколько этапов преобразования необработанных изображений в полезные сведения. Вот четыре основных этапа:
Ты, наверное, заметил, что, рассказывая о том, как работает компьютерное зрение, мы упомянули задачи компьютерного зрения. Такие модели, как Ultralytics YOLO11 , созданы для поддержки этих задач, предлагая быстрые и точные решения для реальных приложений. От обнаружения объектов до отслеживания их перемещения - YOLO11 эффективно справляется с этими задачами. Давай изучим некоторые из ключевых задач компьютерного зрения, которые она поддерживает, и то, как они работают.
Обнаружение объектов - одна из ключевых задач компьютерного зрения, которая используется для идентификации интересующих тебя объектов на изображении. Результатом задачи обнаружения объектов является набор ограничительных рамок (прямоугольников, нарисованных вокруг обнаруженных объектов на изображении), а также метки классов (категория или тип каждого объекта, например "автомобиль" или "человек") и баллы доверия (числовое значение, указывающее, насколько модель уверена в каждом обнаружении). Например, обнаружение объектов может использоваться для идентификации и точного определения местоположения пешехода на улице или автомобиля в пробке.
%25202%2520(1)%25201%25202.png)
Основная задача классификации изображений - присвоить входному изображению заранее определенную метку или категорию, исходя из его общего содержания. Обычно эта задача включает в себя определение доминирующего объекта или особенности изображения. Например, классификация изображений может быть использована для определения того, кто изображен на картинке - кошка или собака. Такие модели компьютерного зрения, как YOLO11 , можно даже обучить классифицировать отдельные породы кошек или собак, как показано ниже.
.png)
Сегментация объектов - еще одна важнейшая задача компьютерного зрения, используемая в различных приложениях. Она заключается в разбиении изображения на сегменты и идентификации каждого отдельного объекта, даже если существует несколько объектов одного типа. В отличие от обнаружения объектов, сегментация экземпляров идет на шаг дальше, очерчивая точные границы каждого объекта. Например, в автомобильном производстве и ремонте сегментация экземпляров может помочь идентифицировать и маркировать каждую деталь автомобиля отдельно, делая процесс более точным и эффективным.
Цель оценки позы - определить положение и ориентацию человека или объекта, предсказав расположение ключевых точек, таких как руки, голова и локти. Это особенно полезно в приложениях, где важно понимать физические действия в реальном времени. Оценка позы человека широко используется в таких областях, как спортивный анализ, наблюдение за поведением животных и робототехника.
.png)
Чтобы узнать, какие еще задачи компьютерного зрения поддерживает YOLO11, ты можешь обратиться к официальной документации Ultralytics . В ней подробно рассказывается о том, как YOLO11 справляется с такими задачами, как отслеживание объектов и обнаружение объектов с ориентированной ограничительной рамкой (OBB).
Несмотря на то что существует множество моделей компьютерного зрения, серия Ultralytics YOLO выделяется своей высокой производительностью и универсальностью. Со временем модели Ultralytics YOLO совершенствовались, становясь быстрее, точнее и способными решать больше задач. Когда Ultralytics YOLOv5 появилась эта серия, развертывание моделей стало проще с помощью фреймворков Vision AI, таких как PyTorch. Это позволило более широкому кругу пользователей работать с продвинутым Vision AI, сочетая высокую точность с простотой использования.
Далее, Ultralytics YOLOv8 продвинулась дальше, добавив такие новые возможности, как сегментация экземпляров, оценка позы и классификация изображений. Тем временем последняя версия YOLO11 демонстрирует высочайшую производительность в различных задачах компьютерного зрения. Имея на 22% меньше параметров, чем YOLOv8m, YOLO11m достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO, что означает, что он может обнаруживать объекты более точно и эффективно. Будь ты опытным разработчиком или новичком в области ИИ, YOLO11 предлагает мощное решение для твоих задач компьютерного зрения.
Ранее мы обсуждали, как модели компьютерного зрения вроде YOLO11 могут применяться в самых разных отраслях. Теперь давай изучим больше вариантов использования, которые меняют нашу повседневную жизнь.
Компьютерное зрение находит широкое применение в здравоохранении. Такие задачи, как обнаружение и классификация объектов, используются в медицинской визуализации, чтобы сделать обнаружение заболеваний более быстрым и точным. При анализе рентгеновских снимков компьютерное зрение позволяет выявить закономерности, которые могут быть слишком тонкими для человеческого глаза.
Оно также используется при обнаружении рака, чтобы сравнивать раковые клетки со здоровыми. Аналогично, что касается компьютерной и магнитно-резонансной томографии, компьютерное зрение может использоваться для анализа изображений с точностью, близкой к человеческой. Это помогает врачам принимать более правильные решения и в конечном итоге спасает больше жизней.
.png)
Компьютерное зрение крайне важно для самоуправляемых автомобилей, помогая им обнаруживать такие объекты, как дорожные знаки и светофоры. Такие техники, как оптическое распознавание символов (OCR), позволяют автомобилю считывать текст с дорожных знаков. Оно также используется для обнаружения пешеходов, когда задачи по распознаванию объектов идентифицируют людей в реальном времени.
Кроме того, компьютерное зрение может даже обнаруживать трещины и выбоины на дорожном покрытии, что позволяет лучше следить за изменением дорожных условий. В целом технология компьютерного зрения может сыграть ключевую роль в улучшении управления дорожным движением, повышении безопасности на транспорте и поддержке умного городского планирования.
Допустим, фермеры могли бы автоматически сеять, поливать и собирать урожай вовремя, без всяких забот. Именно это и привносит компьютерное зрение в сельское хозяйство. Оно облегчает мониторинг урожая в реальном времени, так что фермеры могут обнаружить такие проблемы, как болезни или недостаток питательных веществ, точнее, чем человек.
Помимо мониторинга, автоматические прополочные машины на базе ИИ, интегрированные с компьютерным зрением, могут выявлять и удалять сорняки, сокращая трудозатраты и повышая урожайность. Такое сочетание технологий помогает фермерам оптимизировать свои ресурсы, повысить эффективность и защитить урожай.
%2520(1).png)
На производстве компьютерное зрение помогает контролировать производство, проверять качество продукции и автоматически отслеживать рабочих. Vision AI делает процесс более быстрым и точным, снижая количество ошибок, что приводит к сокращению расходов.
В частности, для контроля качества обычно используются обнаружение объектов и сегментация экземпляров. Системы обнаружения дефектов осуществляют финальную проверку готовых продуктов, чтобы гарантировать, что только лучшие из них попадут к покупателям. Любой продукт с вмятинами или трещинами автоматически идентифицируется и отбраковывается. Также эти системы отслеживают и подсчитывают продукцию в режиме реального времени, обеспечивая непрерывный контроль на сборочной линии.
Одним из способов использования компьютерного зрения в классе является распознавание жестов - оно персонализирует обучение, распознавая движения учеников. Такие модели, как YOLO11 , отлично подходят для этой задачи. Они могут точно определять такие жесты, как поднятые руки или растерянное выражение лица, в режиме реального времени.
При обнаружении таких жестов текущий урок можно скорректировать, предоставив дополнительную помощь или изменив содержание, чтобы оно лучше соответствовало потребностям ученика. Это создает более динамичную и адаптивную среду обучения, помогая учителям сосредоточиться на преподавании, в то время как система поддерживает учебный процесс каждого ученика.
Теперь, когда мы изучили некоторые области применения компьютерного зрения в различных отраслях, давай погрузимся в ключевые тенденции, определяющие его прогресс.
Одна из главных тенденций - краевые вычисления, распределенная вычислительная система, которая обрабатывает данные ближе к их источнику. Например, пограничные вычисления оснащают такие устройства, как камеры и датчики, для непосредственной обработки визуальных данных, что приводит к ускорению времени отклика, уменьшению задержек и повышению конфиденциальности.
Еще одна ключевая тенденция в компьютерном зрении - использование слитой реальности. Она объединяет физический мир с цифровыми элементами, используя компьютерное зрение для того, чтобы виртуальные объекты плавно сливались с реальным миром. Это можно использовать для улучшения впечатлений в играх, образовании и тренировках.
Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые компьютерное зрение может принести различным отраслям:
Хотя эти преимущества подчеркивают, как компьютерное зрение может повлиять на различные отрасли, важно также рассмотреть проблемы, связанные с его внедрением. Вот некоторые из ключевых проблем:
Компьютерное зрение заново изобретает способ взаимодействия машин с миром, позволяя им видеть и понимать мир так же, как это делают люди. Оно уже используется во многих областях, например, для повышения безопасности в самоуправляемых автомобилях, помогает врачам быстрее диагностировать заболевания, делает покупки более персонализированными и даже помогает фермерам следить за урожаем.
По мере того как технологии продолжают совершенствоваться, новые тенденции, такие как edge computing и объединенная реальность, открывают еще больше возможностей. Несмотря на некоторые проблемы, такие как предвзятость и высокая стоимость, компьютерное зрение имеет потенциал оказать огромное положительное влияние на многие отрасли в будущем.
Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи инновации в таких отраслях, как ИИ в самодвижущихся автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
