Компьютерное зрение — это быстро развивающаяся область исследований и приложений. Достижения в области компьютерного зрения сегодня находят более прямое и непосредственное применение в коммерческой сфере.
Разработчики ИИ внедряют решения в области компьютерного зрения, которые идентифицируют и классифицируют объекты и даже реагируют на них в режиме реального времени. Классификация изображений, распознавание лиц, оценка позы и оптический поток — вот некоторые из типичных задач. Инженеры по компьютерному зрению являются подгруппой инженеров по глубокому обучению (DL) или машинному обучению (ML), которые программируют алгоритмы компьютерного зрения для решения этих задач.
Структура алгоритмов глубокого обучения хорошо подходит для решения задач компьютерного зрения. Архитектурные характеристики сверточных нейронных сетей (CNN) позволяют обнаруживать и извлекать пространственные закономерности и признаки, присутствующие в визуальных данных.
Область компьютерного зрения стремительно трансформирует такие отрасли, как автомобильная промышленность, здравоохранение и робототехника, и бывает сложно оставаться в курсе последних открытий, тенденций и достижений. В этой статье рассматриваются основные технологии, которые влияют и будут продолжать формировать будущее развития компьютерного зрения в последующие годы:
- Облачные вычислительные сервисы, которые помогают масштабировать решения в области глубокого обучения.
- Автоматизированные решения для машинного обучения (AutoML), которые сокращают объем повторяющейся работы, необходимой в стандартном конвейере машинного обучения.
- Архитектуры трансформеров, разработанные исследователями для оптимизации задач компьютерного зрения.
- Мобильные устройства, использующие технологию компьютерного зрения.
Облачные вычисления
Облачные вычисления предоставляют частным лицам и предприятиям доступ к хранению данных, серверам приложений, сетям и другой компьютерной инфраструктуре через Интернет. Решения в области облачных вычислений предлагают быстрые, экономичные и масштабируемые ресурсы по запросу.
Для большинства решений в области машинного обучения требуются хранилище данных и высокая вычислительная мощность. На ранних этапах разработки систем управления наборами данных (агрегация, очистка и обработка) часто необходимы ресурсы облачных вычислений для хранения данных или доступ к таким приложениям, как BigQuery, Hadoop или BigTable.
Рисунок 1. Взаимосвязанный центр обработки данных, демонстрирующий необходимость облачных вычислений и облачных сервисов
В последнее время наблюдается заметный рост числа устройств и систем, оснащенных возможностями компьютерного зрения, таких как оценка положения тела для анализа походки, распознавание лиц на смартфонах и определение полосы движения в беспилотных автомобилях.
Спрос на облачное хранилище быстро растёт, и прогнозируется, что объём этой отрасли достигнет 390,33 млрд долларов — в пять раз больше текущей рыночной стоимости. Увеличение объёма рынка приведёт к росту использования входящих данных для обучения моделей машинного обучения. Это напрямую коррелирует с увеличением требований к объёму хранилища данных и всё более мощными вычислительными ресурсами.
Доступность графических процессоров ускорила разработку решений в области компьютерного зрения. Однако одних только графических процессоров не всегда достаточно для обеспечения масштабируемости и бесперебойной работы, необходимых для этих приложений, особенно при обслуживании тысяч или даже миллионов потребителей. Облачные вычисления предоставляют необходимые ресурсы для запуска и восполнения пробелов в существующей локальной инфраструктуре.
Платформы облачных вычислений, включая Amazon Web Services (AWS) , Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure , предоставляют комплексные решения для основных компонентов конвейера проектов машинного обучения и анализа данных, включая агрегацию данных, реализацию моделей, развертывание и мониторинг. Для разработчиков систем компьютерного зрения, проектирующих системы обработки изображений, важно знать об этих крупных поставщиках облачных услуг, их сильных сторонах и о том, как их можно настроить для удовлетворения конкретных и сложных потребностей конвейера.
Для масштабного компьютерного зрения необходима интеграция с облачными сервисами
Ниже приведены примеры сервисов, поддерживающих типичные системы компьютерного зрения.
Каталог предварительно обученных моделей глубокого обучения NGC упрощает процесс обучения и внедрения моделей.
Скрипты DL предоставляют готовые настраиваемые конвейеры. Надежное решение для развертывания моделей автоматизирует доставку конечным пользователям.
NVIDIA Triton Inference Server позволяет развертывать модели из таких фреймворков, как TensorFlow и PyTorch, на любой инфраструктуре с графическими или центральными процессорами. Triton Inference Server обеспечивает масштабируемость моделей на различных платформах, включая облачные, периферийные и встроенные устройства.
Партнерство NVIDIA с поставщиками облачных услуг, такими как AWS, позволяет развертывать ресурсы на основе компьютерного зрения, благодаря чему инженеры в этой области могут больше сосредоточиться на производительности и оптимизации моделей.
Предприятия сокращают расходы и оптимизируют стратегии везде, где это возможно. Облачные вычисления и поставщики облачных услуг достигают обеих целей, предоставляя платные решения, основанные на использовании, и масштабируемые в зависимости от спроса.
AutoML
Разработка алгоритмов машинного обучения и моделей включает в себя ряд задач, которые могут быть успешно автоматизированы, например, проектирование признаков и выбор модели.
Разработка признаков включает в себя обнаружение и отбор релевантных характеристик, свойств и атрибутов из наборов данных.
Выбор модели включает в себя оценку производительности группы классификаторов машинного обучения, алгоритмов или решений для данной задачи.
Как разработка признаков, так и выбор модели требуют значительного времени от инженеров машинного обучения и специалистов по анализу данных. Разработчики программного обеспечения часто возвращаются к этим этапам рабочего процесса для повышения производительности или точности модели.
Рисунок 2. AutoML позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как числовые вычисления
В настоящее время реализуется несколько крупных проектов, направленных на упрощение сложных процессов в рамках проектов машинного обучения. AutoML фокусируется на автоматизации и расширении рабочих процессов и их процедур, чтобы сделать машинное обучение легкодоступным и менее трудоемким для тех, кто не является специалистом в этой области.
Судя по рыночной стоимости, прогнозы показывают, что к 2030 году объем рынка AutoML достигнет 14 миллиардов долларов. Это будет означать увеличение примерно в 42 раза по сравнению с его текущим значением.
Такое сочетание машинного обучения и автоматизации набирает популярность, но имеет свои ограничения.
AutoML на практике
AutoML экономит время специалистов по анализу данных и инженеров-программистов. Возможности AutoML позволяют разработчикам в области компьютерного зрения уделять больше внимания другим этапам разработки, которые наилучшим образом используют их навыки, таким как обучение, оценка и развертывание моделей. AutoML помогает ускорить агрегацию данных, подготовку и оптимизацию гиперпараметров, но эти части рабочего процесса по-прежнему требуют участия человека.
Подготовка и агрегирование данных необходимы для построения правильной модели, но это повторяющиеся, трудоемкие задачи, которые зависят от поиска источников данных соответствующего качества.
Аналогично, настройка гиперпараметров может занять много времени, поскольку требует итераций для достижения оптимальной производительности алгоритма. Это процесс проб и ошибок с использованием обоснованных предположений. Объем повторяющейся работы по поиску подходящих гиперпараметров может быть утомительным, но критически важным для обеспечения достижения желаемой точности обучения модели.
Для тех, кто заинтересован в использовании AutoML на базе графических процессоров, широко распространенная библиотека автоматизированного машинного обучения Tree-based Pipeline Optimization Tool (TPOT) предназначена для оптимизации процессов и конвейеров машинного обучения с помощью генетического программирования. RAPIDS cuML предоставляет функциональные возможности TPOT, ускоренные с помощью вычислительных ресурсов графических процессоров. Для получения дополнительной информации см. раздел « Более быстрый AutoML с TPOT и RAPIDS» .
Библиотеки и фреймворки машинного обучения
Библиотеки и фреймворки машинного обучения являются неотъемлемыми элементами инструментария любого разработчика в области компьютерного зрения. Крупнейшие библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch, Keras и MXNet, постоянно обновлялись и исправлялись и, вероятно, будут продолжать это делать в будущем.
В последнее время наблюдается значительный прогресс в разработке библиотек глубокого обучения и пакетов, ориентированных на мобильные устройства, которые оптимизируют широко используемые библиотеки глубокого обучения.
MediaPipe расширила свои возможности по оценке позы, предоставив 3D-оценку позы с помощью модели BlazePose, и это решение доступно в браузере и на мобильных устройствах. Ожидается появление большего количества приложений для оценки позы в сценариях использования, связанных с динамическим движением и требующих надежных решений, таких как анализ движений в танце и моделирование движений виртуальных персонажей.
PyTorch Lightning становится все более популярным среди исследователей и профессиональных специалистов по машинному обучению благодаря своей простоте, абстрагированию сложных деталей реализации нейронных сетей и учету аппаратных особенностей.
Передовые технологии глубокого обучения
Методы глубокого обучения давно используются для решения задач компьютерного зрения. Архитектуры нейронных сетей для обнаружения лиц, определения полосы движения и оценки позы используют глубокие последовательные слои сверточных нейронных сетей (CNN). Однако появляется новая архитектура для алгоритмов компьютерного зрения: трансформеры.
Трансформер — это архитектура глубокого обучения, представленная в статье «Внимание — это всё, что вам нужно» . Методология статьи создает вычислительное представление данных, используя механизм внимания для определения значимости одной части входных данных относительно других сегментов входных данных.
Трансформер не использует соглашения, принятые в сверточных нейронных сетях (CNN), однако исследования показали возможности применения моделей трансформеров в задачах, связанных с обработкой изображений . Трансформеры оказали значительное влияние на область обработки естественного языка (NLP). Для получения дополнительной информации см. Generative Pre-trained Transformer (GPT) и Bidirectional Encoder Representation From Transformer (BERT).
Изучите модель трансформатора в каталоге NGC , где подробно описана архитектура и использование реальной модели трансформатора в PyTorch.
Для получения дополнительной информации о применении сетевой архитектуры Transformer в компьютерном зрении см. статью «Transformers in Vision: A Survey» .
Мобильные устройства
Периферийные устройства становятся все более мощными. Возможности обработки данных непосредственно на устройстве являются обязательной функцией для мобильных приложений, используемых клиентами, которые ожидают быстрой доставки услуг и функций искусственного интеллекта.
Рисунок 3. Мобильные устройства — это прямое коммерческое применение функций компьютерного зрения
Внедрение в мобильные устройства функций компьютерного зрения, таких как распознавание изображений и образов, сокращает задержку при получении результатов моделирования и обеспечивает следующие преимущества:
- Сокращение времени ожидания получения результатов анализа благодаря вычислениям на самом устройстве.
- Повышенная конфиденциальность и безопасность благодаря ограниченному объему передачи данных между облачными серверами и на них.
- Снижение затрат за счет устранения зависимости от облачного графического процессора и центрального процессора для выполнения инференции.
Многие компании изучают мобильные решения, в том числе возможности воспроизведения существующих функций ИИ на мобильных устройствах. Вот несколько платформ, инструментов и фреймворков для внедрения мобильных решений на основе ИИ:
- TensorFlow Lite
- CoreML
- Apple Vision Framework
- TensorFlow-React
- CreateML
- МедиаПайп
- MLKit
Технологии компьютерного зрения продолжают развиваться по мере того, как искусственный интеллект все больше интегрируется в нашу повседневную жизнь. Компьютерное зрение также все чаще упоминается в новостных заголовках. По мере масштабирования этой технологии будет расти и спрос на специалистов, обладающих знаниями в области систем компьютерного зрения, в связи с тенденциями развития облачных вычислений, автоматизированных конвейеров машинного обучения, трансформеров, библиотек глубокого обучения, ориентированных на мобильные устройства, и мобильных приложений компьютерного зрения.
Активизация разработки приложений дополненной и виртуальной реальности позволит разработчикам компьютерного зрения расширить свои навыки в новые области, например, в разработку интуитивно понятных и эффективных методов воспроизведения и взаимодействия с реальными объектами в трехмерном пространстве. В перспективе приложения компьютерного зрения будут продолжать меняться и влиять на будущее.
14 важных приложений компьютерного зрения
Применение компьютерного зрения гораздо шире, чем можно было бы ожидать. Оно используется для разблокировки телефонов с помощью распознавания лиц и лежит в основе работы беспилотных автомобилей. Это мощное сочетание глубоких нейронных сетей и анализа изображений, позволяющее компьютерам «видеть» и понимать визуальные данные. Вот обзор основных приложений компьютерного зрения, которые сегодня оказывают наибольшее влияние.
1.Автомобили с автопилотом
Компьютерное зрение играет основополагающую роль в разработке беспилотных автомобилей. Оно помогает транспортным средствам понимать окружающую обстановку и реагировать на нее без участия водителя. Это позволяет бортовым системам распознавать полосы движения, дорожные знаки, пешеходов и другие транспортные средства, а также помогает удерживать полосу движения, парковаться и избегать препятствий. Эти возможности имеют решающее значение для обеспечения автономности на оживленных дорогах и стали одним из первых крупных примеров применения компьютерного зрения, получившего широкое признание в мире технологий и автомобилестроения.
Компания Tesla применила подход, основанный на визуальном восприятии, к автономному вождению с помощью своей системы Full Self-Driving (FSD), используя сеть из восьми внешних камер и передовые нейронные сети для интерпретации дорожной обстановки. Благодаря обнаружению объектов, автомобили Tesla распознают находящиеся поблизости автомобили, дорожные знаки, велосипедистов и пешеходов. Такие функции, как Navigate on Autopilot, используют эти визуальные данные для выполнения перестроений, управления съездами с автомагистралей и поддержания адаптивной скорости. Система помощи при парковке на основе визуального восприятия также лежит в основе функций Tesla Summon и Smart Park, позволяя автомобилю парковаться самостоятельно или подъезжать к водителю автономно.
2.Системы помощи водителю
Если вас интересуют варианты применения компьютерного зрения в автомобилестроении, выходящие за рамки полной автономности, то системы помощи водителю — это область, где уже используются одни из самых передовых и практичных приложений. В отличие от стремления к полному автономному вождению, такие компании, как BMW, сосредотачиваются на расширении возможностей водителя, а не на его замене, и, как следствие, на обеспечении более безопасного вождения.
BMW делает акцент на точном управлении автомобилем, сочетая визуальные датчики с радарной технологией. Такие системы, как активная система удержания полосы движения и система помощи в пробках, используют компьютерное зрение для обнаружения разметки полосы, находящихся рядом транспортных средств и кривизны дороги, помогая автомобилю безопасно оставаться на месте даже в условиях плотного или быстрого движения. Эти функции оказывают критически важную поддержку в стрессовых ситуациях, выступая в роли дополнительной пары глаз для водителя.
Применение компьютерного зрения в BMW выходит за рамки простого управления движением. Благодаря функции дистанционной парковки пользователи могут парковать свои автомобили снаружи с помощью приложения для смартфона — идеально для тесных городских пространств. В свою очередь, BMW iX идет еще дальше, интегрируя дополненную реальность непосредственно в навигационную систему. По мере того, как водитель управляет автомобилем, система проецирует стрелки направления и указания на видеопоток дороги впереди. Это сочетание реальных визуальных образов и цифровых подсказок обеспечивает четкость и ориентацию в сложных условиях, делая вождение более безопасным и интуитивным.
3.Интеллектуальный поиск фотографий в поисковых системах
Благодаря передовым системам визуального распознавания, такие платформы, как Google Photos, устраняют необходимость в ручной сортировке, интеллектуально определяя содержимое каждого изображения.
Google Photos использует комбинацию распознавания объектов и лиц для анализа и классификации ваших изображений. Это означает, что система может распознавать не только людей, но и объекты, сцены и даже эмоции. Вам не нужно ничего помечать или отмечать вручную. Просто введите ключевые слова, такие как «пляж», «день рождения» или «собака», и приложение мгновенно найдет все соответствующие фотографии. Это работает даже если у изображения нет имени файла или метаданных, потому что система компьютерного зрения «видит» и интерпретирует контент визуально.
Такая автоматизация особенно ценна в повседневных и профессиональных ситуациях. Например, покупатель, ищущий конкретный товар, скажем, минималистичный черный стул, который он когда-то видел, может просто ввести в поиск Google Фото — «черный стул». Даже если изображение было сделано случайно в магазине или дома, система распознает объект и мгновенно его находит. Это избавляет от необходимости бесконечно пролистывать фотогалереи и помогает превратить визуальное вдохновение в действенные решения.
4.Визуальный поиск в электронной коммерции
Говоря об электронной коммерции , визуальный поиск также встроен в поисковую строку. Возьмем, к примеру, такие инструменты, как Amazon StyleSnap: компьютерное зрение позволяет пользователям искать по изображениям, а не по словам, что делает процесс покупки более интуитивным и быстрым.
Когда пользователь загружает фотографию, StyleSnap использует компьютерное зрение для анализа визуальных характеристик, таких как цвет, узор, текстура и силуэт. Затем система сравнивает эти характеристики в каталоге товаров Amazon и предлагает визуально похожие товары. Система не полагается на теги товаров или метаданные; она «видит» изображение и сопоставляет его на основе визуального сходства, что позволяет найти товар, даже если пользователь не знает бренд или правильную терминологию.
Покупатель может находиться с друзьями и восхищаться чьей-то курткой. Он быстро фотографирует её. В течение нескольких секунд StyleSnap предлагает практически идентичные варианты, с указанием цен, отзывов пользователей и предполагаемых сроков доставки. Это значительно снижает сложности при покупке и помогает превратить вдохновение в конверсию, что выгодно как покупателю, так и продавцу. Это также способствует поиску, поскольку пользователи могут изучать похожие стили, расширяя свой выбор без дополнительных усилий.
5.Распознавание лиц
Одно из главных применений компьютерного зрения — распознавание лиц. Многие новые смартфоны используют распознавание лиц в качестве одной из мер безопасности, но эта технология имеет более широкую область применения. Например, встроенные в мобильные устройства камеры используют компьютерное зрение и распознавание лиц для автоматической фокусировки при съемке портретных фотографий.
Технология распознавания лиц применяется и в других отраслях, например, в сфере безопасности аэропортов. В некоторых аэропортах для контроля границ и идентификации пассажиров используются автоматизированные системы с камерами, в том числе и биометрические паспорта.
Системы распознавания лиц используются полицией и городскими властями для идентификации подозреваемых, поиска пропавших без вести и наблюдения за общественными местами. Например, Департамент полиции Нью-Йорка (NYPD) использует распознавание лиц для сравнения изображений подозреваемых, запечатленных на камерах видеонаблюдения, с базами данных фотографий задержанных. Аналогичным образом, города в Китае развертывают обширные сети распознавания лиц для мониторинга в режиме реального времени и управления толпой.
Этические проблемы, связанные с распознаванием лиц.
Несмотря на технологические преимущества, распознавание лиц является одним из самых спорных применений компьютерного зрения. Защитники конфиденциальности предупреждают о массовом наблюдении, нарушении согласия и алгоритмической предвзятости, особенно в отношении меньшинств. Например, исследования показали, что некоторые системы распознавания лиц демонстрируют расовые и гендерные различия в точности, что может привести к ошибочной идентификации.
Эта обеспокоенность привела к временным запретам или ограничениям в таких городах, как Сан-Франциско и Бостон, и даже к обсуждению политических вопросов на уровне ЕС, где рассматриваются правила, регулирующие то, как и где можно использовать распознавание лиц.
6.Диагностика медицинской визуализации
Здравоохранение — еще одна важная область, где системы компьютерного зрения могут найти свое применение. Компьютерное зрение совершает революцию в диагностике заболеваний, анализируя визуальные данные, полученные с помощью таких технологий обработки изображений, как:
- МРТ и КТ-сканирование
- Ультразвуковая диагностика
- рентгеновские лучи
Интеграция современных технологий искусственного интеллекта и нейронных сетей принесла огромную пользу медицинской сфере, значительно повысив эффективность компьютерного зрения.
Современные системы, основанные на глубоком обучении, теперь способны обнаруживать едва заметные закономерности, которые могут быть не видны человеческому глазу, что позволяет проводить более быструю и точную диагностику.
Одним из наиболее перспективных достижений является использование сверточных нейронных сетей (CNN) для анализа маммограмм или снимков легких, позволяющих выявлять потенциальные признаки рака молочной железы или пневмонии. Эти инструменты не заменяют врачей, но выступают в качестве мощного источника второго мнения, уменьшая количество ошибок и повышая эффективность.
7.Игры
Компьютерное зрение давно используется в индустрии развлечений, в первую очередь в игровой индустрии. Ранние попытки применения компьютерного зрения для обнаружения объектов и изображений можно было наблюдать в аксессуарах для консолей Nintendo Entertainment System, например, в пистолете, который можно было использовать в стрелялках.
Однако одна игра, изменившая всё, — это Pokémon GO. Она сделала дополненную реальность доступной для широкой публики, используя компьютерное зрение для распознавания плоских поверхностей, таких как тротуары и столы, и размещения виртуальных персонажей в реальном мире. С помощью камеры смартфона игроки могли видеть покемонов и взаимодействовать с ними так, как если бы они физически присутствовали. Компьютерное зрение гарантирует, что эти цифровые элементы остаются привязанными к окружающей среде, адаптируются к условиям освещения и убедительно движутся в соответствии с перспективой игрока, что делает опыт дополненной реальности захватывающим, отзывчивым и правдоподобным.
В последнее время наблюдается резкий рост использования этой технологии с появлением систем и оборудования виртуальной реальности. Они используют компьютерное зрение, чтобы игрок мог комфортно наблюдать за игровой средой и перемещаться по ней.
Некоторые программы и игры используют системы дополненной реальности для создания совершенно нового опыта или расширения уже реализованных в игре возможностей. Дополненная реальность может стать увлекательным способом объединить реальный мир с виртуальными развлечениями.
8.Спорт
Компьютерное зрение меняет подход к тренировкам и соревнованиям спортсменов, превращая любой смартфон или камеру в высокоточный инструмент анализа. В DAC.digital мы применили эту технологию в реальных спортивных условиях, чтобы предоставлять информацию, ранее доступную только элитным командам. Наша работа в области спортивных вычислений демонстрирует, насколько мощными могут быть эти системы , даже при работе на портативных устройствах, доступных даже любителям.
В рамках проекта мы разработали решение, использующее камеру смартфона для захвата и анализа ударов по воротам. Система отслеживает траекторию, скорость и угол каждого удара в режиме реального времени, генерируя полезную обратную связь для игроков и тренеров. Вместо дорогостоящих систем захвата движений или датчиков весь процесс осуществляется посредством видеовхода.
Такая обратная связь кардинально меняет подход к тренировкам. Игроки могут сразу увидеть, насколько стабильна их техника, куда смещается их прицел и как меняется их результативность с течением времени. Тренеры, в свою очередь, получают возможность на основе данных адаптировать упражнения и отслеживать прогресс, не полагаясь на догадки. Интеграция компьютерного зрения в повседневные спортивные тренировки позволяет командам повысить точность, эффективность и получить конкурентное преимущество.
9.Выявление дефектов в производстве
В производстве компьютерное зрение играет решающую роль в контроле качества и обнаружении дефектов . Высокоскоростные камеры в сочетании с моделями машинного обучения проверяют продукцию на сборочной линии в режиме реального времени, выявляя дефекты, такие как трещины, смещения или отсутствующие компоненты. В отличие от ручной проверки, которая занимает много времени и чревата ошибками, системы компьютерного зрения работают круглосуточно и с неизменно высокой точностью, помогая производителям сокращать отходы, обеспечивать качество продукции и поддерживать высокие стандарты производства.
10.Интеллектуальные дроны
Компьютерное зрение позволяет дронам делать гораздо больше, чем просто летать — они могут видеть, понимать и реагировать на окружающую среду . В таких областях применения, как инспекция инфраструктуры, сельское хозяйство и поисково-спасательные операции, дроны используют системы на основе машинного зрения для обнаружения трещин в мостах, оценки состояния урожая или поиска пропавших без вести. Вместо того чтобы полагаться исключительно на GPS, эти дроны могут перемещаться в сложных условиях, используя анализ изображений в реальном времени , избегая препятствий и адаптируясь к меняющимся условиям. Это сочетание мобильности и визуального интеллекта делает дроны мощным инструментом автоматизации в отраслях, где доступ человека ограничен или опасен.
11.Дистанционная физиотерапия
Еще один пример применения компьютерного зрения — демократизация реабилитации и обеспечение ее доступности из дома пациента. Компьютерное зрение меняет подход к дистанционному проведению физиотерапии, делая ее более точной, но при этом персонализированной. Технология распознавания поз — ключевой инструмент, позволяющий терапевтам анализировать движения пациента в режиме реального времени, обеспечивая правильную технику выполнения упражнений, таких как приседания, растяжки или позы йоги. Возможность отслеживать движения удаленно снижает зависимость от очных сеансов, обеспечивая при этом экспертное руководство.
Благодаря коррекции движений и обратной связи приложение может выявлять ошибки и давать пациентам рекомендации по предотвращению травм и ускорению выздоровления. Система напрямую сравнивает позу пациента со стандартом, утвержденным врачом.
12.Нанесение лака для ногтей
Что если бы робот мог каждый раз делать безупречный маникюр салонного качества? Компьютерное зрение делает это возможным. Мы определяем каждый палец с точностью до четверти миллиметра. Это позволяет роботу наносить лак с лазерной точностью. Ваши клиенты наслаждаются автоматизированным, чистым и высокоточным маникюром, будь то в отеле, спа-салоне или торговом центре.
Наш алгоритм также точно указывает роботу, где заканчивается каждый ноготь и начинается кожа. Это помогает роботу наносить лак на ногтевую пластину, обеспечивая при этом высокую точность при автоматическом обслуживании каждого клиента.
13.Оценка направления взгляда
Отслеживание взгляда — относительно новая область компьютерного зрения. Она позволяет отслеживать движения глаз пользователя и его внимание к определенной точке на поверхности (обычно на экране). Эта технология находит применение в различных исследовательских целях, особенно в маркетинге и автомобильной промышленности.
Наши специалисты по компьютерному зрению разработали для наших клиентов решение по определению направления взгляда, чтобы помочь им лучше понять опыт взаимодействия клиентов с системой.
Вот что говорит наш эксперт по компьютерному зрению о важности этой технологии, а также о том, на какие аспекты следует обратить внимание:
«Я думаю, что ключевой областью, в которой компьютерное зрение будет играть важную роль, станет этичный ИИ. Этичный ИИ — это подраздел, придерживающийся определенных принципов предотвращения дискриминации и манипуляций, а также защиты частной жизни и прав личности. Он придает большое значение определению правильного и неправильного использования ИИ. Как ни парадоксально, нам понадобится ИИ для противодействия «несанкционированному ИИ», который разрабатывается и/или используется в неэтичных целях. Одним из таких примеров является противодействие дипфейкам — мощным инструментам, особенно в политике и военных действиях, которые дестабилизируют страну с помощью речей, которых на самом деле не было. ИИ, разработанный этичными специалистами, будет иметь решающее значение для ограничения вредных последствий последних достижений в этой области».
14.Инспекция сборного железобетона
Еще одно применение компьютерного зрения — это контроль качества производимых строительных материалов, таких как сборный железобетон. Мы разработали собственный продук для оценки качества бетона.
Это целенаправленный, высокоэффективный инструмент для производителей сборных железобетонных конструкций, стремящихся модернизировать контроль качества, сократить объем доработок и создать полностью отслеживаемую, основанную на данных производственную среду. Это яркий пример практического применения компьютерного зрения.
Будущее систем компьютерного зрения
Область компьютерного зрения набирает обороты и приобретает все большее значение. Она может способствовать улучшению как повседневной жизни, так и бизнеса. Современные технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, помогают добиться значительных успехов. Возможность обработки и интерпретации изображений компьютерами может способствовать разработке новых технологий и устройств, способных автоматизировать задачи и повысить эффективность труда человека.
В настоящее время ведущими отраслями в сфере компьютерного зрения являются автономные транспортные средства и машины, медицина и здравоохранение, обработка изображений, а также организация и создание контента. Однако, в связи с быстрым развитием новых технологий, можно ожидать появления совершенно новых решений.
«Технологии отслеживания взгляда и определения направления движения глаз произведут революцию в том, как мы взаимодействуем с нашими устройствами. Благодаря достижениям в области машинного обучения эти технологии позволят нам управлять устройствами только с помощью глаз. Это позволит нам отказаться от традиционных устройств ввода, таких как клавиатуры и мыши, и вместо этого использовать глаза для навигации и управления нашими цифровыми устройствами. Это окажет огромное влияние на то, как мы ведем бизнес и взаимодействуем с технологиями»
