Computer Vision ist eine Technologie, die auf künstlicher Intelligenz basiert. Es trainiert Systeme, aus visuellen Daten, einschließlich Bildern und Videos, aussagekräftige Informationen zu ziehen. CV verwendet digitale Bilder und Videos von Kameras und Deep-Learning-Modellen, um Objekte zu entdecken und zu klassifizieren und automatisierte Maßnahmen zu ergreifen.
Der Artikel untersucht die gängigsten Computer-Vision-Anwendungen und ihre Vorteile in der realen Welt.
5 Computer-Vision-Anwendungen
Computer Vision repliziert die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns, indem es visuelle Informationen erkennt. Es verwendet Mustererkennungsalgorithmen, um Systeme mit großen visuellen Datensätzen zu trainieren. Fortschritte in der neuronalen Netzwerktechnologie ermöglichen einen schnellen Fortschritt dieser Algorithmen. Die Einzelhandelsautomatisierung analysiert beispielsweise Bilder und Videos, um die Kasse und die Bestandsverwaltung zu automatisieren.
Lassen Sie uns die fünf Branchen mit mehreren Computer-Vision-Anwendungen besprechen.
Transport
CV spielt eine entscheidende Rolle dabei, die Branche sicherer und effizienter zu machen, indem das Kundenerlebnis und die Umsatzgenerierung verbessert werden. Von selbstfahrenden Autos bis hin zur Analyse des Verkehrsflusses ist das Intelligent Transportation System (ITS) in der heutigen Hightech-Welt von entscheidender Bedeutung geworden.
Zu den Computer-Vision-Anwendungen in der Transportbranche gehören.
Selbstfahrende Autos: Autonome Fahrzeuge sind die häufigste Computer-Vision-Anwendung in der Transportbranche. Die Technologie nutzt Objekterkennungsalgorithmen, um Objekte in der Umgebung des Autos zu erkennen und zu klassifizieren. Zum Beispiel Verkehrszeichen, Fußgänger, Schranken und andere Fahrzeuge, um sicher auf der Straße zu navigieren. Verkehrsflussanalyse: Die Verfolgung und Schätzung des Verkehrsflusses wurde durch Aufnahmen von Drohnen ermöglicht, die über einer Kreuzung schweben. Die Technologie hilft bei der Beobachtung des Verkehrsflusses und der Messung von Verkehrsvariablen, die von Verkehrsingenieuren benötigt werden.
Medizin und Gesundheitswesen:
Medizin und Gesundheitswesen haben durch die Verwendung von Computer-Vision-Technologie große Fortschritte gemacht. Die Technologie wird verwendet, um medizinische Behandlungen und Verfahren zu verbessern, die Gesundheitsforschung zu beschleunigen und die Patientenerfahrung zu verbessern.
Hier sind die beiden Computer-Vision-Anwendungen in der Medizin-und Gesundheitsbranche.
Krebserkennung: Computer-Vision-Systeme werden mithilfe von ML-und Deep-Learning-Modellen mit Daten aus gesundem und kanzerösem Gewebe trainiert, um Krebs bei Patienten genau zu erkennen. Eine Brustkrebsstudie ergab, dass die Technologie effizienter ist als menschliche Radiologen. Röntgenanalyse: Die Radiologie ist einer der ersten medizinischen Disziplinen, der CV-fähige medizinische Anwendungen eingeführt hat. Objekterkennungsalgorithmen in Kombination mit CV werden für die computergestützte Inspektion von Röntgen-, MRT-und CT-Scans innerer Organe verwendet. CV ermöglicht die Erkennung von Knochenbrüchen und die Überwachung von Behandlungsergebnissen sowie die Erkennung von Veränderungen in der Radiologie.
Public Relations & s
Unternehmen in dieser Branche nutzen CV für bessere Marketing-und Kommunikationsentscheidungen. Die Technologie hilft bei der Analyse von Verbraucheraktionen und ermöglicht es Werbetreibenden, das Nutzerverhalten und ihre Reaktion auf Anzeigen zu analysieren.
Zwei Anwendungen der Computer-Vision-Technologie in der Branche sind:
Verfolgung der Aufmerksamkeit und Emotionen der Verbraucher: CV verwendet Gesichtsanalysealgorithmen, um die Gesichtsausdrücke der Verbraucher zu analysieren und ihre Emotionen und Reaktionen auf bestimmte Anzeigen zu identifizieren. Durch den Einsatz von Emotionserkennungstechnologie im Lebenslauf sagen Vermarkter heute Verkaufserlöse voraus, messen den Besucherverkehr und richten ihre Marketingstrategien entsprechend aus. Virtuelle Produktanwendung: Verschiedene Einkaufsmarken integrieren heute Augmented Reality und Lebenslauf, um ein virtuelles Einkaufserlebnis für Kunden zu schaffen. Zum Beispiel ist Sephora Virtual Artist eine mobile App, mit der Sie Ihr Foto hochladen und verschiedene Produkte virtuell auf Ihr Gesicht auftragen können um Ihr Produktauswahlerlebnis zu verbessern. KI-gestützte Bildbearbeitung: Eine weitere Computer-Vision-Anwendung ist die KI-gestützte Bildbearbeitung, bei der die Technologie verwendet wird, um Objekte in einem Bild zu erkennen und sie vom Hintergrund zu trennen oder zu ändern. Beispielsweise nutzt ein Unternehmen namens Removal.AI die CV-Technologie, um als Hintergrund-Entferner zu fungieren.
Fertigungsindustrie
CV hilft bei der Identifizierung von Problemen und der Optimierung von Lieferkettenprozessen in der Fertigungsindustrie. Zum Beispiel Produkt-und Qualitätsprüfung und Lieferkettenmanagement.
Zwei gängige Computer-Vision-Anwendungen in der Fertigung umfassen.
Lesen von Texten und Strichcodes: Da die meisten Produkte Strichcodes auf ihren Verpackungen haben, verwendet die Industrie eine als OCR bekannte Computer-Vision-Technik, die Strichcodes automatisch erkennen, verifizieren, konvertieren und in lesbaren Text übersetzen kann. Produktmontage: Computer Vision spielt eine entscheidende Rolle bei der Produkt-und Komponentenmontage in der Fertigung. Die Industrie implementiert Computer Vision, um vollautomatische Produktmontage-und Managementprozesse durchzuführen.
Landwirtschaft
Computer Vision wird in der Landwirtschaft eingesetzt, um verschiedene Herausforderungen zu bewältigen, darunter Klimawandel, Arbeitskräftemangel usw. Die Technologie ermöglicht die Feldbewertung und Erkennung von Pflanzenkrankheiten und hilft bei der Vorhersage von Wetter und Ernteerträgen.
Die Agrarindustrie verwendet zunehmend KI-und ML-Modelle. Dazu gehört Computer Vision für die Ernte-und Ertragsüberwachung und die Erkennung von Produktfehlern. Mit der richtigen mechanischen Ausrüstung kann die Technologie Zeit sparen.
Hier sind die beiden Computer-Vision-Anwendungen in der Agrarindustrie.
Ernte-und Ertragsüberwachung: Computer Vision ermöglicht die Überwachung des Pflanzenwachstums und die Erkennung von Infektionskrankheiten, die das Erntefeld zerstören können. Daher weist diese Technologie verbesserte Ertragsschätzungsprozesse auf. Insektenerkennung: Die manuelle Insektenerkennung ist ineffektiv und arbeitsintensiv. Die CV-Technologie verwendet Echtzeit-Objekterkennungsalgorithmen zur Insektenerkennung. Es ermöglicht das visuelle Zählen und Erkennen von fliegenden Insekten, die Ernten zerstören.
Die Zukunft der Computer-Vision-Anwendungen
Die Computer-Vision-Technologie verwendet Deep-Learning-Modelle und neuronale KI-Netzwerke, um das menschliche Sehen zu replizieren. Sie liefert uns wertvolle Erkenntnisse und steigert unsere Lebensqualität. Mit weiterer Forschung und Verfeinerung der Technologie werden wir ein breiteres Spektrum an Funktionen sehen. Die Technologie wird nicht nur einfacher zu trainieren sein, sondern auch mehr von ihrer Umgebung entdecken.
Die Technologie hat das Potenzial, viele neue und nützliche Anwendungen zu erschließen. Außerdem kann CV mit anderen Technologien oder KI-Teilmengen kombiniert werden, um leistungsfähigere Anwendungen zu erstellen. Zum Beispiel, um es Unternehmen zu ermöglichen, sich mit Echtzeitobjekten in einem multidimensionalen Raum zu beschäftigen.
Darüber hinaus wird CV die Entwicklung der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) unterstützen und ihr ermöglichen, Informationen noch besser zu verarbeiten als das menschliche visuelle System.