Одной из областей, переживших необычайный всплеск роста и инноваций в последние десятилетия, является искусственный интеллект. От человекоподобных роботов, таких как София, способных имитировать человеческое взаимодействие, до известных моделей, таких как ChatGPT, прославившихся своей способностью понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, и даже голосового виртуального помощника Amazon Alexa, интегрированного в устройства Echo и другие продукты, — ИИ действительно преобразует наш мир.
В этой статье мы отправимся в увлекательное путешествие в мир компьютерного зрения. Мы рассмотрим, что такое компьютерное зрение, его скромное происхождение, разберем механику этой захватывающей технологии, углубимся в задачи компьютерного зрения и изучим, как ведущие бренды используют его потенциал для развития своего бизнеса. Итак, начнем!
Что такое компьютерное зрение?
Пока вы увлеченно читаете этот блог, будь то на настольном компьютере, ноутбуке, удобном планшете или мобильном устройстве, вы можете анализировать устройство или определять его цвет. Вы можете различать объекты. А теперь представьте, если бы это могли делать машины.
Компьютерное зрение, или сокращенно CV, — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет компьютерам и машинам анализировать изображения и видео. Подобно людям, эти интеллектуальные системы могут осмысливать визуальные данные и извлекать из них ценную информацию.
Возможности компьютерного зрения находят применение в самых разных отраслях. Например, в здравоохранении компьютерное зрение играет важную роль в области медицинской визуализации, помогая врачам и исследователям диагностировать и понимать сложные медицинские состояния. В автомобильной промышленности компьютерное зрение играет решающую роль, позволяя автономным транспортным средствам «видеть» окружающую среду, обеспечивая безопасную навигацию на дорогах.
В последние годы компьютерное зрение достигло поразительного прогресса, что можно объяснить двумя ключевыми факторами: достижениями в области глубокого обучения и нейронных сетей, а также доступностью огромных объемов визуальных данных. Эти прорывы позволили системам компьютерного зрения подняться с уровня точности всего в 50% до впечатляющих 99% менее чем за десятилетие. Это замечательное улучшение демонстрирует невероятный потенциал компьютерного зрения и его способность постоянно расширять границы возможного.
Ещё более впечатляет тот факт, что рост рынка компьютерного зрения не показывает признаков замедления. Фактически, по прогнозам, к концу 2023 года он достигнет ошеломляющих 22,27 миллиарда долларов . К 2028 году ожидается его стремительный рост до поразительных 50,97 миллиарда долларов, с впечатляющими темпами в 12,56% в период по 2028 год. Соединенные Штаты занимают лидирующие позиции в этой отрасли, их рыночная стоимость оценивается в 8,3 миллиарда долларов.
История компьютерного зрения
Основные моменты
- 1950-е годы – Запись нейронной активности
- 1963 г. – Попытка получения трехмерных изображений из двухмерных.
- 1966 – Многопользовательские нейронные сети
- 1979 – Некогнитрон – имитация человеческой зрительной системы
Развитие компьютерного зрения началось в 1950-х годах. Пионерская работа нейрофизиологов Дэвида Хубеля и Торстена Визеля в 1950-х и 1960-х годах включала в себя предъявление массивов изображений кошкам и обезьянам с одновременной записью нейронной активности. Они выявили фундаментальные принципы ранней обработки визуальной информации в мозге. Их открытия включали существование нейронов, избирательно реагирующих на определенные визуальные признаки, иерархическую обработку информации от простых к сложным признакам, концепцию рецептивных полей и чувствительность к ориентации. Эти открытия заложили основу для развития компьютерного зрения, вдохновив на создание алгоритмов для обнаружения границ, извлечения признаков и иерархической обработки. Исследования Хубеля и Визеля оказали глубокое влияние на наше понимание визуального восприятия и область компьютерного зрения.
В том же году был изобретен первый цифровой сканер изображений. Цифровым сканером, изобретенным в 1959 году, стала трубка VIDICON. Она способствовала развитию современного компьютерного зрения, преобразуя оптические изображения в электрические сигналы, что позволило оцифровывать визуальную информацию. Трубка VIDICON позволила захватывать и обрабатывать изображения компьютерами, проложив путь к таким приложениям компьютерного зрения, как распознавание объектов и анализ образов. Эта технология стала основополагающим шагом в развитии компьютерного зрения, которое с тех пор стало неотъемлемой частью различных отраслей и технологий, от распознавания лиц до автономных транспортных средств и анализа медицинских изображений.
В 1963 году Лоуренс Г. Робертс стал пионером компьютерного зрения, разработав программу « Blockworld » — раннюю попытку получения трехмерных изображений из двухмерных. В ней использовались обнаружение границ и проверка гипотез для реконструкции трехмерных сцен из простых блочных структур, что заложило основу для ключевых концепций компьютерного зрения. Работа Робертса подчеркнула важность обнаружения границ, трехмерной реконструкции и подходов, основанных на гипотезах, — все это является центральным элементом современного компьютерного зрения. Сегодня системы компьютерного зрения способны распознавать и интерпретировать разнообразные объекты и сцены, находя применение в автономных транспортных средствах, распознавании лиц и медицинской визуализации, во многом благодаря основополагающим принципам, заложенным Робертсом в 1963 году.
В 1966 году Марвин Мински в соавторстве написал книгу «Персептроны», в которой подчеркнул ограничения однослойных нейронных сетей в обработке сложных нелинейных данных, что повлияло на компьютерное зрение. Эта работа послужила толчком к переходу на многослойные нейронные сети и возобновила интерес к этой области. Она повлияла на разработку более совершенных архитектур нейронных сетей и методов обучения, заложив основу для современного глубокого обучения, которое сейчас доминирует в компьютерном зрении и искусственном интеллекте. Исследования Мински подчеркнули важность преодоления ограничений ранних моделей ИИ, сформировав траекторию исследований в области компьютерного зрения и в более широкой области искусственного интеллекта.
В 1979 году Кунихико Фукусима представил Neocognitron — нейронную сеть, которая изменила облик компьютерного зрения.
Архитектура Неокогнитрона
Эта инновационная архитектура имитировала структуру и функции человеческой зрительной системы, используя слои искусственных нейронов, таких как S-клетки и C-клетки. Neocognitron превосходно справлялся с извлечением локальных признаков, обнаруживая сложные узоры и границы на изображениях. Что особенно важно, он ввел инвариантность к сдвигу, позволяя распознавать объекты независимо от их положения или ориентации — ключевая концепция, используемая и по сей день. Neocognitron из Фукусимы проложил путь для передовых нейронных сетей, в частности, сверточных нейронных сетей (CNN), которые доминируют в современном компьютерном зрении, обеспечивая работу приложений от распознавания изображений до обнаружения объектов.
Как работает компьютерное зрение?
Компьютерное зрение позволяет компьютерам воспринимать и понимать визуальный мир так же, как это делают люди. Оно включает в себя различные этапы, начиная с захвата изображений или видеокадров с помощью камер или датчиков. Затем эти необработанные визуальные данные подвергаются методам предварительной обработки, предназначенным для повышения общего качества и надежности данных. Давайте кратко рассмотрим различные этапы.
Извлечение признаков
В основе компьютерного зрения лежит важнейший этап, известный как извлечение признаков. На этом этапе система анализирует поступающие визуальные данные, чтобы идентифицировать и выделить значимые визуальные элементы, такие как края, формы, текстуры и узоры. Эти признаки имеют решающее значение, поскольку они служат строительными блоками для последующих этапов анализа. Для облегчения компьютерной обработки эти идентифицированные признаки преобразуются в числовые представления, эффективно преобразуя визуальную информацию в формат, который машины могут понимать и обрабатывать более эффективно.
Обнаружение объектов
В дальнейшем процессе ключевую роль играют обнаружение и распознавание объектов. После извлечения признаков и преобразования их в числовые данные алгоритмы системы работают над идентификацией и определением местоположения конкретных объектов или сущностей на изображениях. Это позволяет компьютерам не только обнаруживать наличие объектов, но и понимать, что это за объекты, — возможность, которая находит применение в самых разных областях, от автономных транспортных средств, распознающих пешеходов, до систем безопасности, распознающих нарушителей.
Классификация изображений
Классификация изображений выводит этот уровень понимания на еще более высокий уровень.
Традиционный классификатор изображений
Классификация изображений предполагает не просто распознавание отдельных объектов, а категоризацию целых изображений по заранее определенным классам или категориям. Именно здесь вступают в игру сверточные нейронные сети (CNN). CNN — это специализированный класс моделей глубокого обучения, разработанных специально для задач, связанных с изображениями. Они превосходно справляются с изучением сложных иерархий признаков, что позволяет им распознавать замысловатые закономерности и выполнять высокоточную классификацию изображений.
Отслеживание объектов
Отслеживание объектов — это фундаментальный метод видеоанализа, играющий ключевую роль. Он включает в себя возможность отслеживать и контролировать движение объектов по мере их перемещения в последовательных кадрах видео. Это может показаться простой задачей, но она является важным компонентом в широком спектре приложений, от видеонаблюдения и спортивной аналитики до робототехники и многого другого.
Семантическая сегментация
Если мы углубимся в область компьютерного зрения, то столкнемся с более сложной и мощной концепцией, известной как семантическая сегментация.
Этот метод выводит анализ объектов на совершенно новый уровень, тщательно маркируя каждый пиксель изображения соответствующей категорией. Представьте, что вы смотрите на фотографию и не только идентифицируете объекты, но и понимаете границы и категории каждого пикселя внутри этих объектов. Такой уровень детализации открывает мир передовых возможностей, особенно в области автономной навигации.
Семантическая сегментация
Автономная навигация, например, в беспилотных автомобилях и дронах, в значительной степени опирается на семантическую сегментацию. Она позволяет этим транспортным средствам обнаруживать и распознавать объекты, а также детально понимать окружающую обстановку. Это понимание жизненно важно для принятия решений в режиме реального времени и безопасного перемещения в сложных условиях.
Но возможности компьютерного зрения на этом не заканчиваются. Оно способно извлекать трехмерную информацию из двухмерных изображений, что позволяет создавать 3D-модели и реконструкции. Эта функция находит применение в таких областях, как архитектура, археология и виртуальная реальность, где преобразование 2D-изображений в 3D-представления может дать бесценные результаты.
Более того, компьютерное зрение способно выполнять задачи постобработки с поразительной точностью. Оно может подсчитывать объекты на изображении или оценивать их размеры с невероятной точностью. Представьте себе потенциал, который это открывает в управлении запасами, контроле качества в производстве или даже в мониторинге популяций диких животных в рамках природоохранных мероприятий.
Что делает компьютерное зрение еще более захватывающим, так это его адаптивность. Благодаря возможностям машинного обучения эти системы могут учиться и развиваться с течением времени. Они могут становиться все более точными и надежными по мере обработки большего объема данных и накопления опыта. Именно эта адаптивность позволяет компьютерному зрению постоянно расширять границы возможного в различных отраслях и приложениях.
Основные особенности компьютерного зрения
В этом разделе мы подробно рассмотрим ключевые особенности, определяющие захватывающую область компьютерного зрения.
Зрительное восприятие
По своей сути, компьютерное зрение стремится воспроизвести способность человека воспринимать и обрабатывать визуальную информацию . Это достигается путем захвата и понимания изображений или видеоданных с камер и датчиков. Эти системы действуют как цифровые глаза, позволяющие машинам «видеть» и понимать окружающую среду.
Понимание изображений
Одной из ключевых функций компьютерного зрения является понимание изображений. Здесь вступают в игру сложные алгоритмы и модели, работающие над анализом содержимого изображений или видеокадров. Этот процесс включает в себя распознавание широкого спектра элементов, от объектов и сцен до людей, и понимание их атрибутов и взаимосвязей в визуальном контексте.
Распознавание образов
Распознавание образов лежит в основе многих задач компьютерного зрения. Машины учатся различать повторяющиеся закономерности или особенности в визуальных данных. Это включает в себя идентификацию форм, текстур, цветов и различных сложных деталей, которые составляют основу нашего визуального мира.
Машинное обучение и глубокое обучение
В основе компьютерного зрения лежат методы машинного обучения и глубокого обучения . Эти передовые технологии, включая сверточные нейронные сети (CNN), позволяют системам компьютерного зрения автоматически изучать и извлекать релевантные признаки из визуальных данных. Они являются движущей силой значительных достижений в этой области.
Практическое применение компьютерного зрения охватывает множество отраслей, что делает его преобразующей силой в современном мире. От критически важного анализа медицинских изображений в здравоохранении до стремления автомобильной промышленности к автономному вождению, компьютерное зрение играет ключевую роль. Оно помогает в розничной торговле благодаря распознаванию товаров и рекомендациям, улучшает сельское хозяйство за счет мониторинга урожая и прогнозирования урожайности, повышает безопасность с помощью видеонаблюдения и распознавания лиц, а также добавляет элемент погружения в развлечения с помощью дополненной и виртуальной реальности.
Междисциплинарный характер
Компьютерное зрение — это исключительно междисциплинарная область. Она черпает знания и вдохновение из различных дисциплин, включая информатику, машинное обучение, математику, нейробиологию, психологию и физику. Такое объединение идей из разных областей позволяет создавать системы, способные понимать и интерпретировать визуальные данные с поразительной точностью.
Задачи компьютерного зрения
Теперь давайте рассмотрим некоторые важные задачи компьютерного зрения.
Классификация изображений
В основе компьютерного зрения лежит классификация изображений — фундаментальная задача, включающая в себя категоризацию входного изображения по предопределенным классам или категориям. Представьте себе систему, которая может отличить кошку от собаки или ни то, ни другое, просто анализируя изображение. Эта основополагающая способность является фундаментом для различных других приложений компьютерного зрения, открывая путь к продвинутому визуальному распознаванию.
Обнаружение объектов
Помимо классификации, обнаружение объектов добавляет еще один уровень сложности. Оно идентифицирует объекты на изображении и точно определяет их местоположение, обводя их ограничивающими рамками. Вспомните, например, автономные транспортные средства, распознающие пешеходов и другие транспортные средства, системы безопасности, обнаруживающие злоумышленников, или розничные приложения, отслеживающие товары на полках магазинов. Обнаружение объектов позволяет машинам более эффективно ориентироваться в окружающем мире и взаимодействовать с ним.
Сегментация изображений
Сегментация изображений — это процесс разделения изображения на отдельные области или сегменты на основе общих характеристик, таких как цвет, текстура или форма. Этот метод помогает понять границы объектов и разделить различные объекты или области внутри изображения. В медицине он помогает сегментировать органы или опухоли, а в робототехнике — в задачах навигации и манипулирования.
Распознавание лиц
Распознавание лиц — это искусство идентификации и проверки личности на основе черт лица. Эта технология имеет широкое применение: от повышения безопасности за счет аутентификации и контроля доступа до добавления забавных фильтров в развлекательный контент и оказания помощи правоохранительным органам в идентификации подозреваемых по записям с камер видеонаблюдения.
Оценка положения
Оценка позы определяет пространственное положение и ориентацию объектов или частей тела на изображениях или видео. Например, она используется в отслеживании физической активности, распознавании жестов и играх, позволяя машинам детально понимать физический мир и движения человека.
Пример выходных данных скелета, полученных в результате оценки позы.
Понимание сцены выходит за рамки простого распознавания объектов, извлекая из визуальных данных информацию более высокого уровня. Оно включает в себя распознавание структуры сцены, понимание взаимосвязей между объектами и определение контекста окружающей среды. Эта возможность имеет решающее значение в робототехнике, дополненной реальности и умных городах для таких задач, как навигация, наложение контекстной информации и управление дорожным движением.
OCR
Оптическое распознавание символов (OCR) — это замечательная способность распознавать и извлекать текст из изображений или отсканированных документов. Оно играет ключевую роль в оцифровке печатного или рукописного текста, делая его доступным для поиска и редактирования. Области применения варьируются от управления документами до перевода текста и инструментов обеспечения доступности для людей с нарушениями зрения.
Генерация изображений
Хотя компьютерное зрение не является строго средством распознавания, оно также способствует генерации и обработке изображений. Генеративные модели, такие как GAN (генеративно-состязательные сети), могут создавать реалистичные изображения, открывая возможности для художественного самовыражения, создания контента и расширения данных для обучения моделей машинного обучения.
Это лишь некоторые из многочисленных задач компьютерного зрения, и существует множество вариаций и комбинаций для решения сложных реальных проблем. Благодаря достижениям в области глубокого обучения и нейронных сетей, компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать визуальный мир и взаимодействовать с ним сложными способами.
Как компании используют компьютерное зрение?
В условиях стремительного развития современных технологий компании все чаще обращаются к компьютерному зрению для получения конкурентного преимущества. Однако внедрение решений в области компьютерного зрения часто представляет собой серьезную проблему, требующую значительных усилий от инженеров, разработчиков и специалистов по анализу данных. Давайте рассмотрим, как некоторые из ведущих компаний достигают этого, используя компьютерное зрение.
Intel
Корпорация Intel, часто называемая просто Intel, — это известная американская многонациональная технологическая компания, прославившаяся своим опытом в разработке полупроводниковых чипов, микропроцессоров и различных аппаратных компонентов для компьютеров и электронных устройств. Основанная в 1968 году, Intel сыграла ключевую роль в формировании современной компьютерной индустрии, прославившись своими новаторскими достижениями в технологии центральных процессоров (ЦП). Процессоры Intel широко используются в персональных компьютерах, серверах и различных других вычислительных устройствах.
Компания Intel предлагает полный набор инструментов и ресурсов, разработанных для того, чтобы помочь предприятиям использовать возможности компьютерного зрения. Давайте рассмотрим некоторые из них.
Программное обеспечение для комплексного конвейера обработки данных в области искусственного интеллекта.
Одной из ключевых проблем при внедрении решений в области компьютерного зрения является сложность разработки и развертывания моделей. Компания Intel осознает эту проблему и разработала комплексное программное обеспечение для конвейера обработки данных в ИИ , позволяющее оптимизировать весь процесс. Это программное обеспечение оснащено оптимизациями, разработанными специально для популярных фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn, что позволяет инженерам в области компьютерного зрения эффективно работать и оптимизировать производительность. Одним из наиболее полных инструментов для этого является Roboflow , который используют более 1 миллиона инженеров для создания наборов данных, обучения моделей и развертывания в производственной среде.
Распределение Intel
Для компаний, стремящихся еще больше упростить развертывание, Intel предлагает инструментарий Intel Distribution of OpenVINO. Этот мощный инструмент позволяет командам писать код для решений в области ИИ один раз и развертывать его практически где угодно. Особую ценность OpenVINO придает его открытый исходный код, что позволяет избежать привязки к конкретному поставщику. Такая гибкость позволяет создавать приложения, которые беспрепятственно масштабируются на различных аппаратных платформах, от периферийных устройств до облака.
Intel Geti
Компания Intel понимает, что разработка моделей ИИ не ограничивается только программистами. Чтобы преодолеть разрыв между экспертами в предметной области и специалистами по обработке данных, Intel представила Intel Geti — открытую платформу компьютерного зрения корпоративного класса. Эта инновационная платформа позволяет людям, не занимающимся программированием, эффективно сотрудничать со специалистами по обработке данных, ускоряя процесс создания и обучения моделей ИИ.
Intel Geti
Ассортимент оборудования для удовлетворения разнообразных потребностей
Компания Intel понимает, что различные приложения компьютерного зрения предъявляют разные требования к аппаратному обеспечению. Для решения этой проблемы она предлагает широкий ассортимент оборудования, обеспечивающего вычислительную мощность, необходимую для развертывания систем компьютерного зрения в различных средах. Независимо от того, требуются ли вам модели ИИ для работы на дронах или других периферийных устройствах, аппаратные решения Intel удовлетворят ваши потребности.
Инструменты с открытым исходным кодом для масштабируемости
Приверженность Intel принципам открытого исходного кода распространяется и на программные инструменты. Разработчики и специалисты по обработке данных могут использовать решения с открытым исходным кодом, такие как инструментарий Intel Distribution of OpenVINO, для разработки и оптимизации приложений, которые могут беспрепятственно масштабироваться на широком спектре разнородных устройств. Всего лишь с помощью нескольких изменений в коде можно адаптировать модель искусственного интеллекта для компьютерного зрения, обученную на ускорителях глубокого обучения, для эффективной работы на дроне или любой другой платформе.
Intel предлагает полный набор аппаратных и программных инструментов, позволяющих предприятиям в полной мере использовать потенциал компьютерного зрения: от упрощения разработки и развертывания моделей до предоставления разнообразного портфолио аппаратных средств и решений с открытым исходным кодом. С платформой Intel AI Computer Vision предприятия могут уверенно управлять всеми аспектами конвейера ИИ, в конечном итоге повышая производительность и ускоряя окупаемость инвестиций.
Nvidia
Искусственный интеллект (ИИ) открывает новую эру трансформации бизнеса, но его быстрая интеграция сопряжена со значительными трудностями. Для предприятий поддержание безопасной и стабильной программной платформы для ИИ является сложной задачей.
Для решения этих проблем компания NVIDIA представила NVIDIA AI Enterprise . Эта облачная программная платформа упрощает разработку и развертывание приложений искусственного интеллекта, включая генеративный ИИ, компьютерное зрение и речевой ИИ. Платформа предлагает важные преимущества для предприятий, использующих ИИ, такие как повышение производительности, снижение затрат на инфраструктуру ИИ и плавный переход от пилотного проекта к серийному производству.
NVIDIA Maxine
В состав NVIDIA AI Enterprise также входит NVIDIA Maxine, предназначенная исключительно для производственных рабочих процессов.
В эпоху, когда виртуальные встречи стали нормой, качество видеоконференций вышло на первый план. NVIDIA Maxine, передовой набор технологий искусственного интеллекта с ускорением на графических процессорах, призван трансформировать коммуникации с помощью компьютерного зрения.
Maxine — это комплексная библиотека программного обеспечения, включающая рабочие процессы для решений в области искусственного интеллекта, фреймворки, предварительно обученные модели и оптимизацию инфраструктуры. Maxine разработана для улучшения качества аудио и видео в режиме реального времени с добавлением эффектов дополненной реальности. Она позволяет достигать впечатляющих результатов со стандартным микрофонным и видеооборудованием и может быть развернута локально, в облаке или на периферии сети.
Давайте рассмотрим, как Максин использует компьютерное зрение для революционного преобразования опыта видеоконференций.
Одна из выдающихся особенностей Maxine — это возможность легко удалять или заменять фон во время видеозвонков. Благодаря компьютерному зрению вы теперь можете присоединяться к совещаниям практически из любого места без необходимости использования зеленого экрана. Независимо от того, хотите ли вы создать профессиональный имидж или добавить немного игривости с помощью виртуальных фонов, Maxine позволяет это сделать. Давайте рассмотрим некоторые функции Maxine.
- Улучшение внешности: Максин использует компьютерное зрение для выравнивания и улучшения внешнего вида лица в режиме реального времени, обеспечивая безупречный внешний вид во время видеозвонков.
- Кристально чистый звук: Maxine превосходно справляется с улучшением качества звука, эффективно удаляя фоновый шум для получения безупречного, бесшумного звучания.
- Коррекция взгляда: Максин корректирует направление взгляда с помощью компьютерного зрения, имитируя зрительный контакт и улучшая естественное взаимодействие.
- Сверхвысокое разрешение: Maxine использует искусственный интеллект для масштабирования и улучшения видео низкого разрешения, обеспечивая более четкое и детализированное качество.
- Распознавание жестов и эмоций: Maxine распознает жесты и эмоции с помощью компьютерного зрения, способствуя созданию интерактивных возможностей.
- Улучшение качества речи: Maxine уменьшает эхо и устраняет фоновый шум, обеспечивая кристально чистую речь на виртуальных встречах.
- Перевод: Максин предлагает перевод в режиме реального времени для бесперебойного общения на международных встречах.
Предоставляя комплексную экосистему для разработки и внедрения ИИ, NVIDIA дает предприятиям возможность раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта.
Qualcomm
Платформа Vision Intelligence от Qualcomm меняет ландшафт компьютерного зрения как в потребительском, так и в корпоративном сегменте IoT. Эта мощная платформа органично сочетает обработку изображений с передовыми возможностями искусственного интеллекта (ИИ), повышая производительность интеллектуальных камер в широком спектре устройств IoT. От корпоративных и охранных камер до промышленных и домашних камер видеонаблюдения, платформа Qualcomm является движущей силой интеграции встроенного в устройства ИИ в приложениях, охватывающих безопасность, розничную торговлю, производство, логистику и многое другое.
В качестве примера можно привести приложение iOnRoad , получившее признание и награду CES за дизайн и инженерные решения. Эта награда от Ассоциации потребительской электроники (CEA) подчеркивает инновационное использование технологии компьютерного зрения в этой платформе. Компьютерное зрение использует видеовход и высокоскоростные вычисления для распознавания форм в заданном поле зрения. В случае iOnRoad компьютерное зрение искусно сочетается с камерой мобильного телефона для точного обнаружения близлежащих объектов.
Вот несколько технических особенностей платформы Vision Intelligence от Qualcomm, которые еще раз демонстрируют ее возможности.
Вот несколько технических особенностей платформы Vision Intelligence от Qualcomm, которые еще раз демонстрируют ее возможности.
- FastCV для Snapdragon: Эта платформа использует FastCV. Этот мощный инструмент расширяет возможности обработки изображений и машинного обучения, делая процессоры Snapdragon еще более эффективными в решении сложных задач компьютерного зрения.
- Стремление Qualcomm к совершенству проявляется в общем повышении производительности на 10-15%, что обеспечивает бесперебойную и эффективную работу интеллектуальных камер.
- Скорость преобразования изображений имеет решающее значение в приложениях компьютерного зрения. Платформа Qualcomm превосходит конкурентов в этом аспекте, обеспечивая увеличение скорости преобразования изображений YUV420 в формат RGB на 30%.
Помимо технических достижений, платформа Vision Intelligence от Qualcomm предоставляет существенные преимущества для бизнеса:
- Платформа Vision Intelligence от Qualcomm обеспечивает простую интеграцию с системами компьютерного зрения, делая их доступными и несложными в использовании.
- Это расширяет возможности компьютерного зрения для процессоров с частотой ниже 1 ГГц, увеличивая возможности устройств среднего ценового сегмента.
- Эта платформа совершает революцию в устройствах Интернета вещей благодаря передовой обработке изображений и искусственному интеллекту, упрощая интеграцию и трансформируя целые отрасли.
Meta
Компания Meta (ранее известная как Facebook) использует компьютерное зрение на своих платформах и в своих продуктах для создания более захватывающих впечатлений и повышения безопасности пользователей. Вот краткий обзор того, как Meta использует компьютерное зрение.
- Модерация контента : Meta использует компьютерное зрение для автоматического выявления и удаления запрещенного контента со своих платформ.
- Распознавание изображений : Компьютерное зрение помечает людей на фотографиях и видео для упрощения маркировки изображений.
- Дополненная реальность (AR) : компьютерное зрение накладывает цифровые объекты на реальный мир для создания захватывающих AR-эффектов.
- Таргетинг рекламы : анализирует визуальный контент для показа релевантной рекламы.
- Доступность : CV генерирует альтернативный текст для изображений, чтобы помочь пользователям с нарушениями зрения.
- Торговая площадка и покупки : система классифицирует и предлагает товары в Meta Marketplace.
- Виртуальная реальность (VR) : компьютерное зрение позволяет отслеживать движения рук в виртуальной среде.
- Функции безопасности : система обнаруживает контент, причиняющий вред самому себе, и предоставляет ресурсы поддержки.
- Перевод языков : Компьютерное зрение переводит текст на изображениях, преодолевая языковые барьеры.
- Улучшенное понимание видео : CV улучшает рекомендации по видео, анализируя видеоконтент.
В начале этого года компания Meta сделала значительный шаг в области компьютерного зрения, представив FACET (FAirness in Computer Vision Evaluation), установив эталон в сфере искусственного интеллекта. Этот инновационный инструмент предназначен для оценки справедливости моделей ИИ при классификации и обнаружении объектов и людей на фотографиях и видео.
FACET в действии
FACET основан на обширном наборе данных, включающем 32 000 изображений 50 000 человек, аннотированных инженерами по компьютерному зрению. Эти изображения охватывают различные демографические характеристики, профессии и виды деятельности. Цель состоит в том, чтобы глубоко изучить потенциальные искажения, которые могут существовать в моделях искусственного интеллекта.
Одна из ключевых целей Meta — побудить более широкое исследовательское сообщество использовать FACET для анализа объективности задач компьютерного зрения и мультимодального ИИ. Таким образом, разработчики смогут получить ценную информацию о любых искажениях, присутствующих в их моделях ИИ, и работать над их устранением.
Внедрение компанией Meta эталонного теста FACET представляет собой огромный шаг вперед в направлении обеспечения прозрачной оценки справедливости.
Sony
Компания Sony Semiconductor находится на переднем крае революции в области компьютерного зрения. Их подход заключается в использовании мощности необработанных данных и пикселей непосредственно в источнике, чтобы передавать системам искусственного интеллекта только самую важную информацию. Эта инновационная технология, напоминающая модель Интернета вещей (IoT), снижает нагрузку на пропускную способность интернета и уменьшает нагрузку на графические процессоры (GPU), традиционно отвечающие за обработку изображений.
Видение Sony на будущее ясно: компания стремится выйти за рамки простого анализа целых изображений и углубиться в детали отдельных пикселей внутри самих камер. Это стало возможным благодаря Aitrios , комплексному решению Sony для предприятий, использующих искусственный интеллект, включающему камеру с ИИ, модель машинного обучения и набор инструментов разработки.
Марк Хэнсон, вице-президент по технологиям и бизнес-инновациям в Sony Semiconductor, подчеркивает важность точных данных по сравнению с эстетически привлекательными данными для приложений искусственного интеллекта. Он отмечает, что интерпретация отдельных пикселей играет ключевую роль в этом процессе. Давайте рассмотрим некоторые этапы в Sony Stack.
Основные моменты
- Технология Sony Stack – использование логических микросхем для оптимизации пиксельных структур.
- Обнаружение объектов после того, как датчики захватят изображение.
- Обработка данных изображений
- Потоки данных поступают в более крупные обученные модели в рамках облачных сервисов.
- В основе этого прорыва лежит стек технологий Sony, оснащенный камерами с поддержкой искусственного интеллекта, известными как IMX500 и IMX501, которые обрабатывают данные по-разному, чтобы удовлетворить потребности ИИ. Sony использует логические чипы, которые оптимизируют структуру пикселей, повышая их чувствительность за счет увеличения количества проходящего света. Эти логические чипы также обрабатывают вычисления ИИ, устраняя необходимость передачи данных через шинные структуры к графическим процессорам или центральным процессорам.
- Как только датчик захватывает изображение, оно обрабатывается в течение миллисекунд. Результатом может быть обнаружение объектов, таких как люди, животные или позы человека, передаваемое в виде текстовых строк или метаданных.
- Aitrios включает в себя ключевые технологии, которые облегчают работу моделей ИИ, в том числе передовую технологию TinyML для глубокого обучения на микроконтроллерах на периферии сети. Sony идет еще дальше, обеспечивая прямую интеграцию датчиков сбора изображений с облачными моделями. Эта интеграция, подобная тому, как соты 5G и различные датчики передают данные в облачные сервисы, является частью сотрудничества с Microsoft. Эти датчики готовы стать конечными точками для обработки данных изображений прямо на периферии сети.
- Обработанные данные могут беспрепятственно передаваться в более крупные обученные модели в облачных сервисах, таких как Azure, предоставляя доступ к пользовательским или синтетическим наборам данных для обучения моделей ИИ. Интуитивно понятная консоль Aitrios служит интерфейсом для управления технологиями камер. Она обрабатывает такие задачи, как поиск камер, загрузка прошивки, управление обновлениями и развертывание моделей ИИ из магазина приложений на камеры.
Sony Aitrios
Области применения технологии Sony Aitrios разнообразны и перспективны. В розничной торговле ее можно использовать для определения наличия товаров на полках, оптимизации потока покупателей и выявления зон, уязвимых для краж, тем самым повышая безопасность.
Технология Sony Aitrios представляет собой значительный шаг вперед в области компьютерного зрения. Этот инновационный подход позволяет экономить пропускную способность и предоставлять системам искусственного интеллекта более точную и детализированную информацию за счет анализа данных и пикселей на периферии сети, что находит применение в различных отраслях.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели, что такое компьютерное зрение, его механику, некоторые распространенные задачи компьютерного зрения и то, как такие компании, как Sony и Qualcomm, его внедряют. Эта статья пролила свет на значение компьютерного зрения в искусственном интеллекте. Дальнейшее развитие компьютерного зрения, несомненно, будет играть важную роль в широком спектре отраслей, предоставляя многочисленные возможности для инноваций и роста. Оставайтесь с нами! Вас ждут еще более интересные материалы.
