Современное состояние технологий машинного зрения: настоящее и перспективы

114
views

Компьютерное зрение (Computer Vision) представляет собой технологию искусственного интеллекта, которая предназначена для разработки программ и интеллектуальных систем, которые позволяют вычислительным машинам проводить анализ 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 данных (Data Acquisition)

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 (Preprocessing)

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.

  • Выделение признаков (Feature Extraction)

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.

  • Распознавание образов (Pattern Recognition)

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.

  • Обучение с учителем (Supervised Learning)

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.

  • Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

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.

  • Глубокое обучение (Deep Learning) и нейронные сети

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

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 в реальном времени

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

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.

  • Управление запасами

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.

  • Оптимизация пространства и очередей

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.

  • Персонализированная реклама

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.

  • Автоматизированная диагностика и анализ

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.

  • Хирургическое ассистирование

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.

  • Мониторинг пациентов

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.

  • Обучение и образование

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.

  • Контроль качества

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.

  • Оптимизация процессов

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.

  • Предиктивное обслуживание

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.

  • Управление запасами

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.

  • Точное земледелие

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.

  • Устойчивое земледелие

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.

  • Прогнозирование урожайности

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.

Автор: OTUS @MaxRokatansky
Источник: https://habr.com/