Начальная информация для понимания основ сферы распознавания образов. Термины описаны простым языком, примеры применения и эффект от использования разобраны на пальцах.
Где полезно применение компьютерного зрения?
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая стремится дать компьютерам возможность «понимать» происходящее на изображениях и видео. Уже существует огромное множество приложений с компьютерным зрением, которые помогают наглядно понять, что это такое. Организации разных размеров и отраслей в настоящее время применяют компьютерное зрение для решения широкого круга задач, чтобы повысить эффективность и точность, повысить свою производительность и сократить расходы за счет автоматизации. Решения для компьютерного зрения от Neurocore объединяют обучение и запуск решений на интуитивно понятной пользователям платформе искусственного интеллекта, что сокращает порог входа. Мы помогаем компаниям запускать модели AI, используя их в различных встроенных корпоративных системах с привычным интерфейсом.
Что такое обучение нейронных сетей и где стоит это упоминать
Основным строительным блоком глубокого обучения (частью чего и является компьютерное зрение) является искусственный нейрон, который связан с другими нейронами в системе, называемой искусственной нейронной сетью, грубой аналогией человеческого мозга.
Одна нейронная сеть может содержать миллионы, а то и миллиарды нейронов, организованных в более сложные слои или структуры, в зависимости от архитектуры сети. Каждый нейрон получает сигналы от других нейронов, выполняет математические вычисления на этих входах и отправляет результат другим связанным нейронам. Нейроны также имеют внутренние параметры, известные как «веса», которые влияют на силу их выходных данных в остальной части сети.
В зависимости от задачи модели компьютерного зрения обучаются на больших наборах размеченных определенным образом данных (изображений и/или видео). Для каждой точки входных данных сеть выдает прогноз в качестве выходных, которые затем сравниваются с достоверными выходными данными. Если прогноз сети неверен, веса нейронов в сети корректируются с помощью процесса, известного как обратное распространение ошибки, что повышает вероятность того, что система в следующий раз выдаст правильный ответ.
Человек не способен выполнять такую работу четко и качественно, из-за необходимости обработки большого количества информации и применения многочисленных алгоритмов ее оценки и построения логических выводов.
Обучение моделей компьютерного зрения может быть очень трудозатратным с точки зрения как времени, так и усилий, поскольку наборы данных для нужной вам задачи изначально могут быть недоступны. Например, если вы хотите обучить модель ИИ распознавать человеческие лица на изображении, вам понадобится большой набор изображений, каждое из которых снабжено аннотацией с указанием местоположения лица (лиц), но такие данные уже имеются в общем доступе и задача считается классической.
После завершения обучения и достижения сетью удовлетворительного уровня точности архитектура сети и веса сохраняются в сжатом формате, известном как «модель». Затем вы можете развернуть эту модель в реальной среде использования, например в облаке или на локальном устройстве, расположенном непосредственной на объекте эксплуатации, и проверять ее работоспособность на реальных данных.
Имеется возможность обучать и развертывать модели ИИ для решения чрезвычайно широкого круга задач, что может дать вам большое преимущество среди конкурентов. Перейдем к примерам типовых задач по распознаванию образов, которые внедрялись в том числе и с нашими экспертами на реальных объектах.
Примеры использования компьютерного зрения
Благодаря технологическим достижениям и новым исследованиям в области глубокого обучения и нейронных сетей область компьютерного зрения добилась больших успехов как в точности, так и в скорости, с современными моделями, которые могут сравняться или даже превзойти производительность человека во многих задачах. То есть на текущем этапе развития в применении компьютерного зрения есть реальная ценность для бизнеса.
Не будет преувеличением сказать, что компьютерное зрение можно использовать для обработки любых визуальных данных — от неподвижных изображений до видео, от инфракрасных до рентгеновских лучей. Вы можете обучить модель ИИ распознавать любой шаблон или черту в этих визуальных данных, включая объекты, лица, действия и многое другое.
Нужны идеи применения ИИ в вашем бизнесе?
Проведем встречу с нашими эксператами и совместно найдем места применения ИИ в рамках консалтинг-сессии.
Практически независимо от вашей области или отрасли, компьютерное зрение может помочь развиваться интенсивнее в постоянно меняющейся бизнес-среде. Ниже мы рассмотрим три наиболее распространенных варианта использования компьютерного зрения: здравоохранение, безопасность на рабочем месте и производство.
1
КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ ДЛЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ
Область здравоохранения использует компьютерное зрение для широкого спектра приложений. Варианты использования компьютерного зрения в здравоохранении включают:
Изучение снимков рентгеновских изображений для диагностики медицинских проблем от рака до COVID-19. Выявление того, моет ли медицинский персонал руки или носит маски, для обеспечения соблюдения стандартов общественного здравоохранения. Идентификация пациентов с помощью высокоточных моделей аутентификации по лицу, что снижает количество медицинских ошибок (и таких последствий, как судебные иски).
2
КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ ДЛЯ БЕЗОПАСНОСТИ НА РАБОЧЕМ МЕСТЕ
Охрана и безопасность на рабочем месте — еще одна область, в которой компьютерное зрение может быть чрезвычайно полезным и эффективным — и даже спасать жизни. Примеры использования ИИ для обеспечения безопасности и защиты включают:
Проверка того, что рабочие носят средства индивидуальной защиты (СИЗ), такие как защитные очки, жилеты, перчатки и каски. Обеспечение соблюдения мер общественного здравоохранения, таких как социальное дистанцирование, путем автоматического расчета расстояния между двумя работниками. Использование аутентификации по лицу для облегчения входа людей в зоны с ограниченным доступом (с такими методами, как обнаружение живости, для предотвращения атак спуфинга). Контроль рабочего процесса, регламента выполнения работ и наличия человека физически в течение дня на рабочем объекте.
3
КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ ДЛЯ ФУДТЕХА
И последнее, но не менее важное: компьютерное зрение для ресторанов, кафе и сетей быстрого питания становится все более популярным. Применение компьютерного зрения в фудтехе включает в себя:
Визуальный контроль процессов приготовления блюд для выявления аномалий, недобросовестного отношения сотрудников. Распознавание лиц постоянных клиентов, являющихся пользователями программы лояльности (кто дал согласение на обработку данных). Обеспечение безопасности и защиты с помощью аутентификации по лицу, обнаружения средств индивидуальной защиты, наблюдения за камерами наблюдения. Контроль нахождения на рабочем месте сотрудников, учет рабочего времени, а также фиксация в случайное время наличия человека на рабочем месте.
