[Перевод] Компьютерное зрение в 2024 году: Главные задачи и направления
Введение
Компьютерное зрение (Computer Vision) — это область искусственного интеллекта, которая занимается созданием программ и систем, позволяющих компьютерам анализировать и понимать визуальную информацию, такую как изображения и видео. Этот процесс выходит за рамки простого наблюдения, обучая компьютеры принимать решения на основе увиденного.
Рынок компьютерного зрения сейчас переживает бурный рост с прогнозируемым увеличением с 22 миллиардов долларов в 2023 году до 50 миллиардов к 2030 году при 21.4% совокупного годового прироста с 2024 по 2030 год.
Эта группа технологий имитирует человеческое зрение, но работает гораздо быстрее, используя сложные алгоритмы, большие объемы данных и камеры. Системы компьютерного зрения могут быстро анализировать тысячи предметов на огромных площадях или обнаруживать крошечные дефекты, невидимые человеческому глазу.
И эти способности нашли применение во многих отраслях — именно это мы и обсудим в нашей сегодняшней статье!
Как работает компьютерное зрение?
Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию и принимать решения на ее основе. Оно использует передовые методы для обработки и анализа изображений и видео, позволяя компьютерам идентифицировать объекты и реагировать на них соответствующим образом. В этом разделе мы поговорим о ключевых процессах и методах компьютерного зрения и о том, как оно превращает визуальные данные в практические выводы.
Сбор визуальных данных
Первым этапом в обучении компьютеров видеть является точный захват и подготовка визуальных данных:
Сбор визуальных данных происходит с помощью камер и сенсоров, которые служат связующим звеном между физическим миром и цифровыми системами анализа. Они собирают широкий спектр визуальных данных (изображений и видео), предоставляя исходный материал для обучения алгоритмов компьютерного зрения. Преобразуя визуальные данные реального мира в цифровой формат, они позволяют системам компьютерного зрения анализировать и понимать окружающую среду.
Предварительная обработка подразумевает подготовку визуальных данных для оптимального анализа. Сюда входит изменение размеров изображений, стандартизация яркости и контрастности, а также цветокоррекция с целью более точного отображения цветов. Эти корректировки производятся для обеспечения однородности данных и улучшения качества изображения для последующей обработки.
Обработка и анализ изображений
Второй этап заключается в определении и выделении конкретных характеристик изображения, чтобы на их основе можно было распознать образы или объекты.
На этом этапе происходит обнаружение на изображении отдельных элементов, таких как края, текстуры или формы. Анализируя эти признаки, системы компьютерного зрения могут распознавать различные части изображения и правильно идентифицировать объекты и интересующие их области.
Система компьютерного зрения затем использует выявленные признаки для сопоставления с существующими шаблонами, распознавая объекты по их уникальным признакам и изученным паттернам. Этот процесс позволяет классифицировать и маркировать различные элементы на изображениях, помогая системе точно интерпретировать и понимать визуальную информацию.
Машинное обучение
Третий этап — машинное обучение, которое повышает способность систем интерпретировать визуальные данные и взаимодействовать с ними.
Для обучения таких моделей распознаванию и категоризации изображений используются заранее размеченные данные. Модели учатся предсказывать правильные метки для изображений, понимая закономерности в учебных данных и применяя их к неизвестным объектам.
Этот метод заставляет модели компьютерного зрения сортировать и понимать изображения без меток, находя в данных естественные закономерности или паттерны. Это помогает работать с огромными наборами неразмеченных данных, обнаруживать аномалии и сегментировать изображения. Такие модели способны обнаруживать необычные изображения или классифицировать их по визуальным признакам, что повышает эффективность автономной интерпретации визуальных данных.
Подразумевает создание многослойных нейронных сетей, которые с высокой точностью изучают сложные закономерности в больших объемах данных в таких областях как распознавание изображений, NLP и предиктивная аналитика. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks) делают еще один шаг вперед, в частности, в области работы с изображениями.
Они используют слои с фильтрами для автоматического извлечения признаков изображений, от простых краев до сложных форм. Этот метод, вдохновленный человеческим зрением, отлично справляется с идентификацией объектов, распознаванием лиц и разметкой сцен.
Продвинутые техники
Финальный этап развития компьютерного зрения связан с интеграцией передовых технологий, которые значительно расширяют сферу его применения за пределы базового анализа изображений.
Обнаружение и сегментация объектов позволяют точно определять и различать объекты на изображениях, выделяя каждый из них для детального анализа сцен. Эти методы необходимы для таких задач, как медицинская диагностика, автономное вождение и наблюдение. Они оценивают форму, размер и положение объектов, обеспечивая комплексное визуальное восприятие и интерпритацию.
Обработка данных в реальном времени необходима для мгновенного принятия решений в таких областях применения, как автономное вождение. Она требует быстрых, оптимизированных алгоритмов и достаточной вычислительной мощности для мгновенного анализа трафика и препятствий, обеспечивая безопасную навигацию и эффективность принятия решений в таких критических сценариях, как безопасность и робототехника.
Генеративные модели, такие как GAN, расширяют горизонты компьютерного зрения, создавая изображения, почти идентичные реальным. Соединяя генеративную сеть с алгоритмом логического вывода, они улучшают результаты для таких областей применения, как разработка видеоигр, обучение искусственного интеллекта и моделирование виртуальной реальности.
Тенденции в области компьютерного зрения
Компьютерное зрение быстро развивается, предлагая различным отраслям возможности для улучшения работы, точности и взаимодействия с людьми.
Розничная торговля
Компьютерное зрение оказывает значительное влияние на индустрию розничной торговли: по прогнозам, к 2025 году объем рынка достигнет 33 миллиардов долларов, в то время как в 2018 году он составлял всего 2.9 миллиарда долларов. В настоящее время для улучшения обслуживания клиентов компьютерное зрение используют 44% ритейлеров. К 2030 году в этой отрасли ожидается прирост в 45%. Возможности компьютерного зрения преобразуют различные виды розничных операций, от логистики до рекламы.
Компьютерное зрение оптимизирует управление запасами благодаря анализу полок с товарами в режиме реального времени, выявлению проблем с запасами и прогнозированию потребностей. Это позволяет автоматизировать отслеживание запасов, предотвратить их нехватку и поддерживать порядок на полках.
Камеры компьютерного зрения способны отслеживать перемещения покупателей и выделять зоны с высокой проходимостью. Это помогает ритейлерам понять поведение покупателей и улучшить планировку и использование пространства, а также оптимизировать обработку очередей.
Компьютерное зрение помогает анализировать визуальные данные о поведении и предпочтениях покупателей: время, проведенное в определенных разделах, изученные товары, историю покупок и т. д. Это позволяет разрабатывать персонализированные рекламные объявления с соответствующими акциями и товарами, нацеленными на определенные категории клиентов.
Здравоохранение
По прогнозам, рынок компьютерного зрения в здравоохранении, составляющий 986 миллионов долларов в 2022 году, к 2031 году вырастет до 31 миллиарда долларов с прогнозируемым ростом на 47% в год. Такое быстрое развитие свидетельствует о растущей роли компьютерного зрения в улучшении медицинской диагностики, повышении точности лечения и стандартов ухода за пациентами.
Компьютерное зрение повышает эффективность медицинской диагностики, точнее и быстрее, чем традиционные методы, определяя такие заболевания, как рак мозга, груди и кожи. Оно компенсирует нехватку радиологов, эффективно анализируя изображения. Исследования показывают, что системы компьютерного зрения на основе машинного обучения, превосходят по точности рентгенологов, особенно при выявлении рака груди.
Технология компьютерного зрения помогает хирургам, используя специализированные камеры, которые передают четкие изображения в режиме реального времени во время выполнения процедур. Это помогает хирургам видеть и работать с большей точностью, повышая безопасность и успешность операций.
Компьютерное зрение можно использовать для отслеживания показателей здоровья и визуальных данных, таких как заживление ран или уровень физической активности. Это позволяет врачам оценивать состояние здоровья пациентов на расстоянии, сокращая необходимость в регулярных личных визитах.
Компьютерное зрение улучшает медицинское обучение благодаря реалистичному моделированию и анализу конкретных случаев. Оно обеспечивает интерактивную среду обучения, улучшая диагностические и хирургические навыки обучающихся.
Производство
Исследование, проведенное компанией Deloitte, выявило устойчивую тенденцию к внедрению компьютерного зрения в производство: 58% компаний планируют его внедрение, а 77% признают его необходимость для реализации более интеллектуального и эффективного производства.
Системы компьютерного зрения позволяют автоматизировать проверку качества продукции, сравнивая ее с установленными стандартами. Эти системы могут находить на изображении различные дефекты, ускоряя производство за счет сокращения ручных проверок и повышая качество конечного продукта.
Ежегодно производители теряют 323 часа из-за простоев, что обходится в 172 миллиона долларов на предприятие. Компьютерное зрение позволяет в режиме реального времени решать проблемы неэффективности, оптимизируя процессы и использование оборудования.
Часть оборудования в производственных циклах подвержена износу из-за коррозии, что чревато повреждениями и остановкой производства. Обнаруживая ранние признаки и своевременно предупреждая о необходимости технического обслуживания, компьютерное зрение помогает поддерживать бесперебойную работу.
Производители используют компьютерное зрение для контроля за складом, отслеживания запасов и повышения эффективности организации снабжения. Такие компании, как Amazon и Walmart, используют дроны с системами компьютерного зрения для проверки запасов в режиме реального времени, быстро определяя пустые контейнеры, оптимизируя пополнение запасов.
Сельское хозяйство
Сельское хозяйство, играющее ключевую роль в производстве продуктов питания, использует цифровые инновации для решения таких проблем, как изменение климата, нехватка рабочей силы и последствия пандемии. Такие технологии, как компьютерное зрение, являются ключом к повышению эффективности, устойчивости и стабильности сельского хозяйства, предлагая путь к преодолению современных проблем.
Анализируя изображения с беспилотников или спутников, фермеры могут внимательно следить за здоровьем и ростом своих культур на обширных территориях. Детальный обзор помогает выявить на ранней стадии такие проблемы, как нехватка питательных веществ, наличие сорняков или недостаток воды, что позволяет намного легче устранить их.
Компьютерное зрение может обнаружить сорняки на ранних стадиях, что сокращает использование гербицидов и трудозатраты. Технология также помогает сохранить воду и почву, определяя необходимость орошения и предотвращая эрозию.
Компьютерное зрение, необходимое для крупномасштабных сельскохозяйственных работ, позволяет оптимизировать оценку урожайности, улучшить распределение ресурсов и сократить потери. Используя алгоритмы глубокого обучения, он точно подсчитывает урожай на изображениях, несмотря на такие сложности, как окклюзия и переменное освещение.
Проблемы компьютерного зрения
Компьютерное зрение, меняющие способы понимания изображений машинами, сталкивается с рядом проблем, среди которых можно выделить обеспечение качества данных, быстроту обработки, усилия, необходимые для маркировки данных, масштабирование, а также решение вопросов конфиденциальности и этики. Эффективное решение этих проблем позволит обеспечить как технический прогресс компьютерного зрения, так и соответствие человеческим ценностям.
Качество исходных данных
Речь идет о четкости и состоянии входных изображений или видео, что крайне важно для точности работы системы. К конкретным проблемам относятся плохое освещение, неясные детали, вариации объектов и загромождение фона. Повышение качества входных данных критически важно для точности и надежности систем компьютерного зрения:
Улучшенный захват изображений: Используйте высококачественные камеры и настраивайте параметры для оптимизации освещения, фокусировки и разрешения.
Предварительная обработка: Применяйте такие методы предварительной обработки изображений, как нормализация, шумоподавление и регулировка контрастности, чтобы улучшить визуальную четкость.
Расширение данных: Увеличение разнообразия наборов данных с помощью таких методов, как вращение, масштабирование и отражение, чтобы сделать модели более гибкими
Расширенная фильтрация: Используйте фильтры для удаления фонового шума и выделения важных элементов на изображениях.
Ручная проверка: Постоянный просмотр и очистка набора данных для удаления неактуальных или низкокачественных изображений.
Обработка в режиме реального времени
Обработка данных в реальном времени в компьютерном зрении требует мощных вычислительных ресурсов для быстрого анализа видео или больших наборов изображений в приложениях, предполагающих немедленное действие. Это включает в себя мгновенную интерпретацию данных для таких задач, как автономное вождение, наблюдение и дополненная реальность, где задержки могут быть критичными. Минимизация задержек и максимизация точности критически важны для создания быстрого и точного алгоритма, работающего в реальных сценариях:
Оптимизированные алгоритмы: Разрабатывайте и используйте алгоритмы, специально предназначенные для быстрого и эффективного анализа в режиме реального времени.
Аппаратное ускорение: Используйте графические процессоры и специализированные процессоры для ускорения обработки и анализа данных.
Периферийные вычисления: Обработка данных прямо на устройстве или рядом с ним, сокращение задержек за счет минимизации расстояния передачи данных.
Параллельная обработка: Реализуйте одновременную обработку данных, чтобы повысить пропускную способность и сократить время отклика.
Упрощение модели: Упрощение моделей для снижения требований к вычислительной мощности при сохранении точности.
Маркировка данных
Маркировка изображений вручную для компьютерного зрения требует значительных затрат времени и труда, при этом точность маркировки является критически важной для надежности модели. Большой объем данных создает серьезное препятствие для развития приложений компьютерного зрения. Использование автоматизации и передовых методик маркировки данных — ключевой момент в создании эффективных наборов данных:
Инструменты для автоматической маркировки: Используйте искусственный интеллект для автоматической маркировки изображений, сокращая человеческое вмешательство и повышая эффективность.
Краудсорсинг: Используйте краудсорсинговые платформы для распределения задач по маркировке между большим количеством работников.
Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-Supervised Learning): Минимизация маркировки путем объединения нескольких размеченных примеров с большим количеством неразмеченных.
Активное обучение: Приоритетная маркировка наиболее информативных данных, которые способствуют обучению модели, оптимизируя использование ресурсов.
Механизмы контроля качества: Создайте надежные механизмы контроля качества для точной проверки меток, сочетая автоматизацию с экспертной проверкой человеком.
Масштабируемость
С точки зрения масштабируемости компьютерного зрения мы сталкиваемся с такими проблемами, как адаптация технологий к новым областям, потребность в больших объемах данных для переобучения моделей и адаптация моделей к конкретным задачам. Чтобы повысить масштабируемость в различных отраслях, нам необходимо сосредоточиться на эффективности на каждом этапе:
Адаптируемые модели: Создавайте модели, которые могут легко адаптироваться к различным задачам с минимальным переобучением.
Перенос обучения: Использование предварительно обученных моделей в новых задачах для уменьшения необходимости сбора большого количества данных.
Модульные системы: Разрабатывайте системы с взаимозаменяемыми частями, чтобы легко адаптировать их к различным вариантам применения.
Сбор данных: Сосредоточьтесь на эффективных способах сбора и разметки данных, необходимых для переобучения моделей.
Обобщение моделей: Работа над улучшением способности моделей хорошо работать с различными наборами данных и средами.
Вопросы этики и конфиденциальности
Эти проблемы подчеркивают необходимость деликатного подхода к слежке и распознаванию лиц для защиты частной жизни. Решение этих проблем требует четких правил использования данных, открытости в применении технологий и юридической поддержки:
Политика защиты данных: Установите строгие правила сбора, хранения и использования визуальных данных, чтобы обеспечить конфиденциальность.
Прозрачность: Четкое информируйте пользователей о том, как и для чего используются их данные, что способствует укреплению доверия.
Механизмы согласия: Убедитесь, что люди дают информированное согласие до того, как их данные будут собраны или проанализированы.
Правовые рамки: Создание надежной правовой защиты, определяющей и обеспечивающей этическое использование технологий компьютерного зрения является обязательным.
Общественный диалог: Привлекайте общественность к обсуждению применения и влияния компьютерного зрения для решения проблем и ожиданий общества.
Заключение
Влияние компьютерного зрения на цифровую трансформацию неоспоримо. Применяя интеллектуальные системы анализа визуальной информации, мы двигаем вперед множество отраслей, от более раннего и точного обнаружения заболеваний до строгого контроля качества в производстве и экологичного земледелия.
SciForce имеет богатый опыт внедрения решений компьютерного зрения для предприятий различных сфер деятельности. Свяжитесь с нами, чтобы открыть для вашего бизнеса новые возможности.
Материал подготовлен в рамках старта нового потока курса «Компьютерное зрение. Advanced».
