Смята се, че до 2025 г. поне един 70% от работниците по света ще използват изкуствен интелект За да изпълняват по-добре функциите си, инвестициите ще се увеличат с до 25% през следващите години. Този фактор несъмнено ще повлияе на производителността и растежа на всеки пазар.
И в тази област на изкуствения интелект идва... компютърно зрениеЧе Възниква през 1960-те години на миналия век, въпреки че бумът му е двадесет години по-късно и се развива почти ежедневно благодарение на вградените сензори и новите компютъризирани техники.
Всичко, което трябва да знаете за машинното зрение, можете да намерите в този курс.Анализ на неговото функциониране, употребата му в съвременния живот, както и предизвикателствата, пред които е изправено и които ще трябва да преодолее, за да продължи да оказва влияние върху обществото.
Какво е компютърно зрение или компютърно зрение?
Тази област на изкуствения интелект използва компютри и компютъризирани системи, за да получаване на важна информация от снимки или видеоклипове с намерението да се наблюдава, анализира и разбира поведението на хората и обектите в даден момент.
Целта е да се имитират възможностите на човешкото зрение.Това позволява на машината да функционира по подходящ начин във всяка дадена ситуация. Този процес използва дисциплини като физика и геометрия, разчитайки на последователността от изображения.
Как работи компютърното зрение?
За да функционира машинното зрение правилно, Компютърът трябва да може да разбира значението на изображенията, които има пред себе си., след като е компилирал получените данни.
Отсега нататък са описани четири етапа, необходими на машините, за да завършат своите процеси:
Общ преглед
Въпреки че изкуственото зрение не работи точно като човешкия мозък, то е способно... преглед на голям брой изображения в рамките на програмираното време. Той проследява движението на обектите, разделяйки ги на категории, използвайки усъвършенствани техники.
Също така, като част от задачата, Може да генерира триизмерно изображение или да реконструира двуизмерно. за да му се придаде по-голяма дълбочина. Важно е да се отбележи, че за да работи тази технология правилно, е необходимо да се използва машинно обучение, което търси силните страни както на машините, така и на хората.
Придобиване на изображения
Тази специалност изучава обектите или хората, които могат да се намират в дадена сцена. въз основа на неговите характеристикиВсеки ден компютрите обработват милиони неподвижни изображения или видеоклипове от мобилни устройства, изкуствени спътници, охранителни камери по обществени пътища, магазини, складове и други търговски места.
Всички обекти се откриват от сензори които успяват да уловят точни моменти, след като светлината се комбинира с процесорите на камерата. Така че За да се осигури най-високо качество на изображението, е препоръчително оптичната функция на устройството да е в добро работно състояние..
Обработка на изображение
В тази стъпка Компютърът използва дълбоко обучениеТози процес обучава машина да идентифицира изображение по начин, който е идентичен или подобен на начина, по който човек би го идентифицирал. Първоначално се разработват параметри, които да помогнат за идентифицирането на характеристики въз основа на качените данни, с минимална човешка намеса.
Освен това, при обработката на изображения Търсим аспекти, които предоставят подробна информация за дадена снимка и данните, които вече не са необходими или изисквани в системата, също се премахват.
Анализ и разбиране на изображения
След като обработката приключи, Компютърът е способен да реагира според всеки идентифициран елементТук се използва ресурс, наречен конволюционни невронни мрежи, който е отговорен за подобряване на заредените данни, извършвайки задълбочено сравнение, за да се определи качеството на работата.
След като събрахме всички материали, Следва последният етап, при който изображението се класифицира, открива се аварийна ситуация или се идентифицират евентуални неизправности., като се вземат предвид алгоритмите и векторите на софтуера.
Употреба и приложения на машинното зрение
Въпреки че за някои компютърното зрение може да е въпрос на бъдещето, истината е, че Предлага се от няколко години и се използва в много сектори.постигайки отлични резултати и гарантирайки безопасност, спестяване на време и пари.
Както е показано по-долу:
- Автономни автомобили: Тези автомобили имат функции, които имитират човешко шофиране. Компютърната им технология включва GPS, радар, лазери и камерно зрение, което им помага да избягват препятствия, да разпознават пътни знаци и дори да избират най-добрия маршрут.
- Търсения на изображения: Търсачки като Google работят с тази технология, която разпознава обекти въз основа на мощни алгоритми. Компютърът е способен да различи думата и да отхвърли неподходящите изображения, като по този начин генерира точен резултат.
- Разпознаване на движение: Тази функция има много приложения, започвайки от поддържане на обществения ред, предотвратяване на проникване на нарушители в частна собственост, премахване на неподходящо съдържание и разпознаване на лица, дори ако устройството не е с висока разделителна способност. Друг важен аспект е способността му да записва движенията на хората за използване в цифрови анимации.
- Разширена реалност: Това е връзката между виртуални и реални пространства, използваща уеб камери, таблети или мобилни устройства. Тя предлага на потребителя триизмерно взаимодействие в реално време, което се адаптира към заобикалящата го среда.
- Домашни/обслужващи роботи: Тези устройства се грижат за домакинските задачи, независимо дали са рутинни или свързани с развлечения. Те могат да се грижат за домашни любимци, да косят тревата или да поддържат басейна, ако е необходимо.
- Възстановяване на изображения и премахване на шум: Целта е да се премахнат изкривявания или дефекти в стара снимка чрез процеса на дигитализация. Използваните алгоритми позволяват възстановяването на различни версии на изображението въз основа на околните данни.
Предизвикателства и ограничения на компютърното зрение
Машинното зрение има много предимства...включително точност, бързина, надеждност и икономии на разходи, обаче Съществуват и предизвикателства, които трябва да преодолее, за да бъде по-широко използван във всяко пространство, където е необходим..
Ограниченията включват следното:
- Непълни данни: Вирус, усложнение в компютърната система, неправилно етикетиране или компютърна повреда могат да ограничат правилния достъп до информация, което води до невъзможност за ефективно изпълнение на задачи.
- Отговор в реално време: Ако не се предприемат действия в рамките на избраните срокове, възникват повреди. Това влияе върху това дали процесът ще се случи преди или след определеното време; и в двата случая възможността за обработка на изображението се губи.
- Липса на специалисти: Въпреки че през следващите години ще има рязко увеличение на броя на специалистите, обучени в областта на изкуствения интелект, все още има значителна нужда от допълнително обучение. Това ограничава обхвата на наличните възможности.
- Ограничена памет: Събраната информация е временна, което намалява възможността за създаване на определени модели и реакции.
