Компьютерное зрение (CV) — это область компьютерной науки, которая позволяет машинам «видеть». Алгоритмы компьютерного зрения позволяют машинам идентифицировать, обнаруживать и понимать объекты на видео и изображениях. Это открывает множество возможностей для применения компьютерного зрения в различных отраслях. CV имеет множество применений практически в каждой отрасли, от беспилотных автомобилей до заводских роботов.
Однако некоторые отрасли имеют потенциал извлечь выгоду из этой технологии сильнее, чем другие. В этой статье будут рассмотрены отрасли с идеальным компьютерным зрением, которые извлекают наибольшую выгоду из технологий компьютерного зрения. Давайте начнем с определения компьютерного зрения и того, как профессионалы его используют.
О нас : Наши системы машинного зрения — это комплексное продукты для реализации систем компьютерного зрения на вашем предприятии. С помощью наших продуктов вы можете на одной платформе управлять своими интеллектуальными приложениями от разработки до развертывания и масштабирования.
Корпоративный конвейер компьютерного зрения
Краткая справка о компьютерном зрении
Алгоритмы компьютерного зрения используют разновидности искусственных нейронных сетей (ИНС) для обработки визуальной информации, такой как потоковое видео в реальном времени или изображения и записанные видео. Эти алгоритмы могут выполнять различные задачи. Эти задачи обычно используют модели глубокого обучения , искусственную нейронную сеть.
Простая трехслойная нейронная сеть.
Эти нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают информацию и обучаются на основе данных. В области компьютерного зрения исследователи обучают модели глубокого обучения на больших визуальных наборах данных изображений и видео, чтобы научиться распознавать закономерности и особенности.
Сверточные нейронные сети (CNN) — это тип глубокой нейронной сети, широко используемый в компьютерном зрении. CNN хорошо подходит для задач, ориентированных на изображения, при этом уменьшая размер и параметры нейронной сети. С учетом сказанного, давайте рассмотрим различные задачи, которые могут выполнять модели CV.
Задачи компьютерного зрения
Модели компьютерного зрения могут выполнять широкий спектр задач, все из которых направлены на то, чтобы дать машинам более глубокое понимание визуального мира. Эти задачи часто включают обнаружение и локализацию объектов на изображениях и в прямых видеотрансляциях путем обучения моделей CV на наборах данных желаемого вывода. Это могут быть ограничивающие рамки или пиксельные маски вокруг интересующих объектов, что является сегментацией . Эта возможность распространяется на более сложные выводы, такие как определение ключевых точек на людях или объектах для оценки их позы и предоставления информации о положении и движении.
Различные задачи компьютерного зрения: обнаружение объектов, сегментация, определение позы и оценка глубины.
Кроме того, компьютерное зрение может распространяться на 3D-задачи, открываемые моделями, которые выполняют такие задачи, как оценка глубины, предоставляя карты, которые помогают разрабатывать 3D-представления. Модели CV применяются к большему количеству задач, таких как распознавание лиц и генерация изображений , еще больше расширяя спектр приложений. Эта универсальность делает компьютерное зрение идеальным для различных отраслей, от тех, где нужно отслеживать осязаемые продукты и людей, до тех, где нужно анализировать сложные визуальные данные для понимания и автоматизации. В следующих разделах мы рассмотрим некоторые отрасли, в которых компьютерное зрение оказывает наибольшее влияние.
Отрасли, идеально подходящие для компьютерного зрения
Сегодня многие отрасли сталкиваются с похожими проблемами, такими как повышение эффективности, улучшение безопасности и поддержание качества. Разнообразный спектр задач компьютерного зрения предлагает решения: от автоматизации проверок и предоставления информации в реальном времени до контроля качества. Это разнообразие означает, что оно может принести пользу одной отрасли многими способами.
В этом разделе будут рассмотрены четыре хорошо подходящие отрасли, которые могут использовать решения компьютерного зрения. Мы рассмотрим характеристики, которыми обладают эти отрасли, чтобы сделать их идеальными кандидатами для работы и интеграции компьютерного зрения.
Строительство
Строительство — идеальный кандидат на интеграцию компьютерного зрения из-за многочисленных проблем этой отрасли. Мониторинг безопасности, устойчивость, отслеживание прогресса и обеспечение качества — это проблемы для любого строительного бизнеса. Строительный сектор обладает характеристиками, которые идеально соответствуют возможностям CV.
- Крупномасштабные проектные площадки
- Требует постоянного наблюдения
- Операции, требующие срочности и зависящие от визуального контроля
- Необходимость обработки огромных объемов визуальных данных для принятия обоснованных решений.
Менеджеры по строительству традиционно полагаются на ручную визуальную оценку для бесчисленных задач — от контроля безопасности рабочих до отслеживания хода проекта и обеспечения соответствия строительным нормам. Эти оценки требуют точности и согласованности на больших площадках, что делает их идеальными кандидатами для автоматизации с помощью компьютерного зрения.
Определение требований безопасности с использованием обнаружения и сегментации объектов.
Динамичный характер строительных площадок с меняющимися условиями освещения, изменениями погоды и постоянно движущимися объектами и людьми делает задачу сложной. Однако при тонкой настройке и профессиональном развертывании это представляет собой идеальную учебную площадку для моделей CV. С технической точки зрения строительные приложения CV часто используют несколько архитектур нейронных сетей для воздушного наблюдения, ближнего осмотра и мониторинга камер.
Компьютерное зрение может повысить безопасность, эффективность и контроль качества. Простые камеры могут контролировать безопасность рабочих, использование оборудования и отслеживать прогресс даже для небольших строительных проектов. Ниже приведены некоторые ключевые приложения в строительстве.
- Мониторинг объекта: дроны и стационарные камеры используют модели компьютерного зрения для обнаружения нарушений безопасности в реальном времени, отслеживания прогресса и мониторинга оборудования. Это распространяется на структурный анализ и проверку качества.
- Управление ресурсами: системы компьютерного зрения используют обнаружение и отслеживание объектов для контроля использования материалов, местоположения оборудования и распределения рабочей силы, оптимизируя распределение ресурсов с точностью и сокращая выбросы.
В этой отрасли существует множество проблем, которые могут быть решены благодаря интеграции CV, включая риски безопасности, задержки проектов, нерациональное использование ресурсов и растущий спрос на эффективное управление проектами, где решающее значение имеют мониторинг в реальном времени и быстрое принятие решений.
Энергетика и коммунальные услуги
Сектор энергетики и коммунального обслуживания предоставляет уникальную возможность для интеграции компьютерного зрения. Эта отрасль имеет обширную инфраструктуру, которая требует постоянного мониторинга и обслуживания. Некоторые характеристики делают ее особенно подходящей для приложений CV, поскольку она имеет дело с критической инфраструктурой, которая требует высокой надежности, безопасности и эффективности. Электростанции, линии электропередач, установки возобновляемой энергии и коммунальные сети — все они выигрывают от автоматизированных систем визуального контроля и мониторинга.
Обнаружение неисправностей солнечных панелей с воздуха с помощью обнаружения объектов.
Инспекция инфраструктуры в значительной степени зависит от визуальных сигналов, что создает идеальную среду для внедрения компьютерного зрения. Традиционные методы инспекции обычно требуют опасных ручных проверок высоковольтного оборудования, удаленных трубопроводных систем или труднодоступных установок возобновляемой энергии. Системы CV могут выполнять эти инспекции непрерывно и безопасно, с большей точностью. Тем не менее, эти системы должны быть тщательно настроены для адаптации к различным условиям окружающей среды и обнаружения тонких аномалий.
С технической точки зрения, приложения CV в секторе энергетики используют сочетание точно настроенных моделей обнаружения и сегментации объектов для точного обнаружения дефектов и предиктивного обслуживания. Модели часто объединяют несколько задач компьютерного зрения — от анализа тепловизионных изображений до детального осмотра компонентов. Вот основные приложения компьютерного зрения, преобразующие сектор энергетики и коммунальных услуг.
- Проверка и техническое обслуживание активов: дроны, оснащенные системами CV, проверяют линии электропередач, солнечные панели, ветряные турбины и трубопроводы, выявляя потенциальные проблемы до того, как они перерастут в критические неисправности.
- Мониторинг инфраструктуры: системы компьютерного зрения могут обнаруживать ухудшение состояния оборудования, экологические опасности и угрозы безопасности, предоставляя владельцам бизнеса более эффективные меры безопасности и обслуживания оборудования.
Энергетический сектор сталкивается со многими проблемами, включая старение инфраструктуры, растущий спрос на возобновляемые источники энергии и необходимость более эффективного управления ресурсами. Решения компьютерного зрения решают эти проблемы, предоставляя лучший мониторинг, прогнозное обслуживание и автоматизированные возможности инспекции, что приводит к повышению надежности при одновременном снижении эксплуатационных расходов и воздействия на окружающую среду.
Транспорт и логистика
Транспортно-логистический сектор — идеальная отрасль для интеграции компьютерного зрения. Эта отрасль занимается одной из самых сложных операций, требующих круглосуточного отслеживания, мониторинга и оптимизации. Характеристики этого сектора создают множество возможностей для внедрения CV. От складских операций и отслеживания объектов до управления автопарком логистическая и транспортная отрасли получают огромную выгоду от автоматизированных визуальных систем.
Например, системы компьютерного зрения в автономных транспортных средствах могут использоваться для выполнения автоматизированных доставок. Источник.
Поскольку логистические операции опираются на сложные системы отслеживания и управления, они идеально сочетаются с возможностями компьютерного зрения. Традиционные методы не могут соответствовать современным требованиям к скорости и точности цепочек поставок. Системы CV могут обрабатывать тысячи товаров одновременно, управлять автономными транспортными средствами и оптимизировать роботизированные операции в режиме реального времени. Кроме того, компьютерное зрение расширяется, чтобы оказать огромную помощь в анализе документов, а в логистике есть много документов.
Системы компьютерного зрения могут справиться со многими задачами, характерными для современных логистических и транспортных операций. С технической точки зрения, логистические CV-приложения используют несколько нейронных сетей, работающих вместе — от обнаружения объектов для управления запасами до оценки позы для роботизированного наведения. В отрасли используются сложные задачи компьютерного зрения от автономной навигации до оптимизации в реальном времени. Вот ключевые приложения, преобразующие транспорт и логистику.
- Умные склады: роботы и автономные системы с компьютерным зрением управляют отслеживанием запасов, роботизированным подбором и автоматизированной сортировкой. Это распространяется на планирование пути и оптимизацию для складских роботов.
- Автономный транспорт: от автономных автомобилей и грузовиков до роботов-доставщиков последней мили — CV обеспечивает различные уровни автономной работы, оптимизирует маршруты и повышает безопасность за счет понимания окружающей среды в режиме реального времени.
Транспортная и логистическая отрасли сталкиваются с необходимостью доставлять грузы быстрее, эффективнее и с меньшим количеством ошибок. Технология компьютерного зрения решает эти проблемы с помощью автоматизированных операций, повышая точность и предоставляя информацию в реальном времени для принятия лучших решений по всей цепочке поставок.
Контроль качества и производство
Производство и промышленный контроль качества требуют последовательной оценки качества на протяжении всей производственной линии. Из-за структурированной природы производственных линий эта среда представляет собой идеальную возможность для внедрения компьютерного зрения. Автоматизация систем компьютерного зрения позволяет заводам проверять до 1000 деталей в минуту с исключительной точностью. Однако эти системы иногда требуют тонкой настройки для соответствия определенным рекомендациям и стандартам качества, например, различным типам дефектов, которые могут возникнуть.
Обнаружение аномалий с помощью компьютерного зрения.
Контролируемая среда производственных объектов обеспечивает оптимальные условия для развертывания CV. Таким образом, такие факторы, как освещение, положение камеры и позиционирование объекта, могут быть стандартизированы. Эта стандартизация позволяет создавать высокоточные и надежные системы CV.
С технической точки зрения, производственные CV-приложения обычно используют специализированные нейронные сети, оптимизированные для высокоскоростной обработки изображений и анализа в реальном времени . Эти системы часто объединяют несколько задач CV одновременно — от обнаружения объектов для идентификации продукта до семантической сегментации для классификации дефектов.
Это позволяет на 90% точнее обнаруживать дефекты, обнаруживая дефекты, которые инспекторы-люди могут пропустить на более низких скоростях. Эти характеристики делают производство идеальным для автоматизации компьютерного зрения. Кроме того, CV может использоваться во многих других приложениях в производстве от безопасности до автоматизированной сборки продукции. Вот несколько интересных приложений.
- Инспекция сборочной линии
- Проверка упаковки: усовершенствованные модели CV обеспечивают надлежащую маркировку, целостность пломб и размещение продукции, что сокращает дорогостоящие ошибки упаковки и количество отзывов.
Будущее прикладного компьютерного зрения
Технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта (ИИ) продолжают стремительно развиваться во всех обсуждаемых нами отраслях, чему способствуют достижения в области архитектур глубокого обучения и увеличение вычислительной мощности. Примеры, которые мы рассмотрели в строительстве, энергетике и коммунальном хозяйстве, логистике и транспорте, а также производстве, демонстрируют, как компьютерное зрение адаптируется к уникальным задачам и требованиям каждой отрасли. Однако это только начало того, что возможно. Компьютерное зрение можно использовать практически в любой отрасли: от виртуальной примерки вашего бренда одежды до маркетинговых материалов с моделями, генерирующими зрение.
Будущее отраслевых решений CV выглядит многообещающим в основном из-за трех ключевых факторов. Во-первых, растущая доступность специализированного оборудования делает обработку в реальном времени более доступной и экономически эффективной. Во-вторых, повышение эффективности моделей позволяет системам CV работать на периферийных устройствах , что особенно полезно для многих приложений, таких как умные дома и города. В-третьих, разработка отраслевых наборов данных и предварительно обученных моделей ускоряет время развертывания и повышает точность.
Заглядывая вперед, отраслевые модели будут приносить пользу друг другу, поскольку усовершенствования моделей CV для энергетики и коммунального обслуживания могут также улучшить производство и другие отрасли компьютерного зрения. Такое сближение технологий в сочетании с растущей доступностью предполагает, что компьютерное зрение станет неотъемлемой частью промышленных операций во всех секторах.
Однако мы должны признать, что ключ к успешному внедрению лежит не в замене нас моделями CV, а в качестве инструмента для расширения и улучшения существующих процессов. По мере развития этих технологий они продолжат преобразовывать отрасли для повышения эффективности, безопасности и качества, позволяя нам сосредоточиться на задачах, требующих креативности, суждений и сложного принятия решений.
Часто задаваемые вопросы
В1. Нужны ли компаниям огромные наборы данных для внедрения решений компьютерного зрения в своей отрасли?
Не обязательно. Хотя большие наборы данных могут повысить точность модели, многие промышленные приложения могут начинать с меньших, специализированных наборов данных. Трансферное обучение позволяет компаниям использовать предварительно обученные модели и настраивать их с помощью отраслевых данных.
В2. Какая аппаратная инфраструктура необходима для внедрения систем компьютерного зрения?
Требования к оборудованию различаются в зависимости от приложения и масштаба внедрения. Современные системы CV могут работать на различных устройствах, от периферийных вычислительных устройств до облачных решений. Например, строительная площадка может начинаться с базовых камер безопасности, подключенных к локальному процессору или облаку.
В3. Как отрасли могут обеспечить надежность и точность систем компьютерного зрения?
Надежность и точность в системах CV достигаются за счет сочетания правильного проектирования системы, регулярной проверки и непрерывного мониторинга. Отрасли должны начинать с четко определенных вариантов использования, внедрять тщательные протоколы тестирования и поддерживать человеческий надзор во время первоначального развертывания.
