Alles, was Sie über Computer Vision im Jahr 2025 wissen müssen

Abirami Vina

5 Minuten lesen

15. Januar 2025

Entdecken Sie, wie Computer Vision die Industrie mit KI-gestützten Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Posenschätzung verändert.

Vor zwanzig Jahren war die Vorstellung, dass Maschinen und Computer in der Lage sind, die Welt zu sehen und zu verstehen, noch reine Science-Fiction. Heute ist dieses Konzept dank der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) Wirklichkeit geworden. Insbesondere die Computer Vision (CV), ein Teilbereich der KI, ermöglicht es Maschinen, Bilder und Videos zu verstehen und zu analysieren. Ob es um die Identifizierung von Objekten in Echtzeit, die Verbesserung von Sicherheitssystemen oder die Automatisierung komplexer Aufgaben geht, das Potenzial dieser Technologie verschiebt die Grenzen des Machbaren. 

Die Computer Vision prägt die Zukunft der Technologie, da verschiedene Branchen verschiedene Möglichkeiten zur Nutzung ihrer einzigartigen Fähigkeiten erkunden. Der Weltmarkt für Computer Vision Technologie erreichte 2024 ein Volumen von 19,83 Milliarden US-Dollar und wird in den kommenden Jahren voraussichtlich um 19,8 % jährlich wachsen.

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Abb. 1. Die Größe des weltweiten Marktes für Computer Vision.

In diesem Artikel werden wir einen genaueren Blick auf die Computer Vision werfen und erklären, was sie ist, wie sie sich entwickelt hat und wie sie heute funktioniert. Außerdem gehen wir auf einige der interessantesten Anwendungen ein. Fangen wir an!

Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist ein Teilgebiet der KI, das maschinelles Lernen und neuronale Netze einsetzt, um Computern beizubringen, den Inhalt visueller Daten wie Bilder oder Videodateien zu verstehen. Die aus verarbeiteten Bildern gewonnenen Erkenntnisse können genutzt werden, um bessere Entscheidungen zu treffen. Im Einzelhandel kann Computer Vision zum Beispiel eingesetzt werden, um durch die Analyse von Regalbildern den Lagerbestand zu überwachen oder das Einkaufserlebnis durch automatische Kassensysteme zu verbessern. Viele Unternehmen nutzen die Bildverarbeitungstechnologie bereits für verschiedene Anwendungen, die von Aufgaben wie dem Hinzufügen von Filtern zu Smartphone-Fotos bis hin zur Qualitätskontrolle in der Fertigung reichen. 

Sie fragen sich vielleicht: Warum gibt es einen solchen Bedarf an Computer-Vision-Lösungen? Aufgaben, die ständige Aufmerksamkeit erfordern, wie das Aufspüren von Fehlern oder das Erkennen von Mustern, können für Menschen schwierig sein. Die Augen können ermüden und Details können übersehen werden, insbesondere in schnelllebigen oder komplexen Umgebungen. 

Menschen sind zwar gut darin, Objekte in verschiedenen Größen, Farben, Beleuchtungen oder Winkeln zu erkennen, haben aber oft Schwierigkeiten, unter Druck die Konsistenz zu wahren. Bildverarbeitungslösungen hingegen arbeiten ununterbrochen und verarbeiten schnell und präzise große Mengen visueller Daten. So kann beispielsweise der Verkehr in Echtzeit analysiert werden, um Staus zu erkennen, die Zeitplanung von Signalen zu optimieren oder sogar Unfälle schneller zu erkennen, als es ein menschlicher Beobachter könnte.

Die Geschichte der Computer Vision verstehen

Im Laufe der Jahre hat sich die Computer Vision von einem theoretischen Konzept zu einer zuverlässigen Technologie entwickelt, die Innovationen in verschiedenen Branchen vorantreibt. Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Meilensteine, die diese Entwicklung geprägt haben:

  • 1950er - 1960er Jahre: Forscher begannen mit der Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse visueller Daten, doch aufgrund der begrenzten Rechenleistung waren die Fortschritte nur langsam.
  • 1970s: In diesem Jahrzehnt wurden Algorithmen wie die Hough-Transformation, die die Erkennung von Linien und geometrischen Formen in Bildern verbesserte, erheblich verbessert. Auch die optische Zeichenerkennung (OCR) kam auf und ermöglichte es Maschinen, gedruckten Text zu lesen.
  • 1980er - 1990er Jahre: Das maschinelle Lernen begann eine Rolle in der Computer Vision zu spielen und ebnete den Weg für fortschrittlichere Fähigkeiten und zukünftige Durchbrüche.
  • 2000er - 2010er Jahre: Deep Learning brachte eine neue Dimension in die Computer Vision, die Maschinen in die Lage versetzte, visuelle Daten effektiver zu interpretieren. Es verbesserte Fähigkeiten wie Objekterkennung, Bewegungsanalyse und die Ausführung komplexer Aufgaben.

Heutzutage macht die Computer Vision rasche Fortschritte und verändert die Art und Weise, wie wir Probleme in Bereichen wie Gesundheitswesen, autonome Fahrzeuge und intelligente Städte lösen. Die YOLO-Modelle (You Only Look Once) von Ultralytics, die für Echtzeit-Computer-Vision-Aufgaben entwickelt wurden, erleichtern die effektive und genaue Implementierung von Vision AI in verschiedenen Branchen. Da KI und Hardware immer besser werden, helfen diese Modelle Unternehmen dabei, mithilfe fortschrittlicher visueller Datenanalyse intelligentere Entscheidungen zu treffen und Abläufe zu optimieren.

Die Funktionsweise von Computer Vision aufschlüsseln

Bildverarbeitungssysteme arbeiten mit neuronalen Netzen, d. h. mit Algorithmen, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind, um Bilder zu analysieren. Ein spezieller Typ, die sogenannten Convolutional Neural Networks (CNNs), eignet sich besonders gut für die Erkennung von Mustern, wie Kanten und Formen in Bildern. 

Um visuelle Daten zu vereinfachen, konzentrieren sich Techniken wie das Pooling auf die wichtigsten Teile eines Bildes, während zusätzliche Schichten diese Informationen verarbeiten, um Aufgaben wie die Identifizierung von Merkmalen oder die Erkennung von Objekten durchzuführen. Fortschrittliche Modelle wie Ultralytics YOLO11, die auf Geschwindigkeit und Genauigkeit ausgelegt sind, ermöglichen die Bildverarbeitung in Echtzeit.

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Abb. 2. Ein Beispiel für die Verwendung von Ultralytics YOLO11 zur Objekterkennung.

Eine typische Bildverarbeitungsanwendung umfasst mehrere Schritte zur Umwandlung von Rohbildern in nützliche Erkenntnisse. Hier sind die vier wichtigsten Schritte:

  • Bilderfassung: Visuelle Daten werden mit Kameras oder Sensoren erfasst, und die Qualität der Bilder hängt von der Art des verwendeten Sensors ab.
  • Bildverarbeitung: Die erfassten Daten werden dann durch Vorverarbeitungstechniken wie Rauschunterdrückung und Hervorhebung von Kanten verbessert, um die Analyse zu erleichtern.
  • Merkmalsextraktion: Wichtige Details, wie Formen und Strukturen, werden herausgefiltert, wobei der Schwerpunkt auf den wichtigsten Teilen des Bildes liegt.  
  • Mustererkennung: Die identifizierten Merkmale werden mithilfe von maschinellem Lernen analysiert, um Aufgaben wie die Erkennung von Objekten, die Verfolgung von Bewegungen oder die Erkennung von Mustern zu erfüllen.

Erkundung von Bildverarbeitungsaufgaben

Sie haben vielleicht bemerkt, dass wir, als wir über die Funktionsweise der Computer Vision sprachen, Computer Vision Aufgaben erwähnten. Modelle wie Ultralytics YOLO11 werden zur Unterstützung dieser Aufgaben entwickelt und bieten schnelle und genaue Lösungen für reale Anwendungen. Von der Erkennung von Objekten bis zur Verfolgung ihrer Bewegung - YOLO11 bewältigt diese Aufgaben effizient. Sehen wir uns einige der wichtigsten Bildverarbeitungsaufgaben an, die es unterstützt und wie sie funktionieren.

Erkennung von Objekten

Die Objekterkennung ist eine wichtige Aufgabe der Computer Vision und dient dazu, interessante Objekte in einem Bild zu identifizieren. Das Ergebnis einer Objekterkennungsaufgabe ist eine Reihe von Bounding Boxes (Rechtecke, die um erkannte Objekte in einem Bild gezeichnet werden), zusammen mit Klassenbezeichnungen (die Kategorie oder der Typ jedes Objekts, z. B. "Auto" oder "Person") und Konfidenzwerten (ein numerischer Wert, der angibt, wie sicher das Modell bei jeder Erkennung ist). Die Objekterkennung kann beispielsweise dazu verwendet werden, einen Fußgänger auf einer Straße oder ein Auto im Straßenverkehr zu identifizieren und genau zu lokalisieren.

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Abb. 3. YOLO11 wird zur Erkennung von Objekten verwendet.

Klassifizierung von Bildern

Das Hauptziel der Bildklassifizierung ist die Zuweisung einer vordefinierten Bezeichnung oder Kategorie zu einem Eingabebild auf der Grundlage seines Gesamtinhalts. Diese Aufgabe beinhaltet in der Regel die Identifizierung des dominanten Objekts oder Merkmals innerhalb des Bildes. Mit Hilfe der Bildklassifizierung lässt sich zum Beispiel feststellen, ob ein Bild eine Katze oder einen Hund enthält. Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 können sogar kundenspezifisch trainiert werden, um einzelne Katzen- oder Hunderassen zu klassifizieren, wie unten gezeigt.

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Abb. 4. Klassifizierung verschiedener Katzenrassen mit YOLO11.

Instanz-Segmentierung

Die Segmentierung von Objekten ist eine weitere wichtige Aufgabe der Computer Vision, die in verschiedenen Anwendungen eingesetzt wird. Sie besteht darin, ein Bild in Segmente zu zerlegen und jedes einzelne Objekt zu identifizieren, auch wenn es mehrere Objekte desselben Typs gibt. Im Gegensatz zur Objekterkennung geht die Instanzsegmentierung noch einen Schritt weiter, indem sie die genauen Grenzen der einzelnen Objekte festlegt. In der Automobilherstellung und -reparatur kann die Instanzsegmentierung beispielsweise dazu beitragen, jedes Autoteil einzeln zu identifizieren und zu kennzeichnen, wodurch der Prozess genauer und effizienter wird.

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Abb. 5. Segmentierung von Autoteilen mit YOLO11.

Schätzung der Pose

Ziel der Pose-Schätzung ist es, die Position und Ausrichtung einer Person oder eines Objekts zu bestimmen, indem die Position von Schlüsselpunkten wie Händen, Kopf und Ellbogen vorhergesagt wird. Dies ist besonders nützlich in Anwendungen, bei denen das Verständnis physischer Aktionen in Echtzeit wichtig ist. Die Schätzung der menschlichen Haltung wird häufig in Bereichen wie Sportanalyse, Überwachung des Verhaltens von Tieren und Robotik eingesetzt.

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Abb. 6. YOLO11 kann bei der Schätzung der menschlichen Pose helfen.

Um die anderen von YOLO11 unterstützten Computer-Vision-Aufgaben zu erkunden, können Sie die offizielle Ultralytics-Dokumentation konsultieren. Sie enthält detaillierte Informationen darüber, wie YOLO11 Aufgaben wie die Objektverfolgung und die OBB-Objekterkennung (Oriented Bounding Box) handhabt.

Beliebte Computer Vision Modelle heute

Obwohl es viele Computer-Vision-Modelle auf dem Markt gibt, zeichnet sich die Ultralytics YOLO-Serie durch ihre hohe Leistung und Vielseitigkeit aus. Im Laufe der Zeit haben sich die Ultralytics YOLO-Modelle verbessert, wurden schneller und genauer und können mehr Aufgaben bewältigen. Mit der Einführung von Ultralytics YOLOv5 wurde die Bereitstellung von Modellen mit Vision AI Frameworks wie PyTorch einfacher. Es ermöglichte einem breiteren Nutzerkreis die Arbeit mit fortschrittlicher Vision AI und kombinierte hohe Genauigkeit mit Benutzerfreundlichkeit.

Ultralytics YOLOv8 ging noch einen Schritt weiter und fügte neue Funktionen wie Instanzsegmentierung, Posenschätzung und Bildklassifizierung hinzu. In der Zwischenzeit liefert die neueste Version, YOLO11, Spitzenleistungen bei mehreren Computer-Vision-Aufgaben. Mit 22% weniger Parametern als YOLOv8m erreicht YOLO11m eine höhere durchschnittliche Genauigkeit (mAP) auf dem COCO-Datensatz, d.h. es kann Objekte präziser und effizienter erkennen. Egal, ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein Neuling in der KI sind, YOLO11 bietet eine leistungsstarke Lösung für Ihre Computer-Vision-Anforderungen.

Die Rolle der Computervision im täglichen Leben

Zuvor haben wir erörtert, wie Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden können. Jetzt wollen wir weitere Anwendungsfälle erkunden, die unser tägliches Leben verändern.

Vision AI im Gesundheitswesen

Es gibt ein breites Spektrum von Anwendungen für die Computer Vision im Gesundheitswesen. Aufgaben wie Objekterkennung und Klassifizierung werden in der medizinischen Bildgebung eingesetzt, um Krankheiten schneller und genauer zu erkennen. Bei der Röntgenanalyse kann die Computervision Muster erkennen, die für das menschliche Auge zu subtil sein könnten. 

Sie wird auch bei der Krebserkennung eingesetzt, um Krebszellen mit gesunden Zellen zu vergleichen. Auch bei CT- und MRT-Scans können mit Hilfe der Computer Vision Bilder mit nahezu menschlicher Genauigkeit analysiert werden. Sie hilft Ärzten, bessere Entscheidungen zu treffen, und rettet letztlich mehr Leben.

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Abb. 7. YOLO11 wird für die Analyse medizinischer Scans verwendet.

KI in der Automobilbranche

Computervision ist für selbstfahrende Autos von entscheidender Bedeutung, denn sie hilft ihnen, Objekte wie Straßenschilder und Ampeln zu erkennen. Techniken wie die optische Zeichenerkennung (OCR) ermöglichen es dem Auto, Text von Straßenschildern zu lesen. Sie werden auch bei der Fußgängererkennung eingesetzt, wo die Objekterkennung Personen in Echtzeit identifiziert. 

Darüber hinaus kann die Computer Vision sogar Risse und Schlaglöcher auf der Fahrbahn erkennen, was eine bessere Überwachung der sich ändernden Straßenverhältnisse ermöglicht. Insgesamt kann die Bildverarbeitungstechnologie eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung des Verkehrsmanagements, der Erhöhung der Verkehrssicherheit und der Unterstützung einer intelligenten Stadtplanung spielen.

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Abb. 8. Verstehen des Verkehrs mit YOLO11.

Computer Vision in der Landwirtschaft

Stellen Sie sich vor, die Landwirte könnten automatisch säen, gießen und ernten, und zwar pünktlich und ohne sich Sorgen zu machen. Genau das ist es, was die Computer Vision der Landwirtschaft bringt. Sie erleichtert die Überwachung der Kulturen in Echtzeit, so dass Landwirte Probleme wie Krankheiten oder Nährstoffmangel genauer erkennen können als Menschen. 

Zusätzlich zur Überwachung können KI-gesteuerte automatische Unkrautbekämpfungsmaschinen mit Computer Vision Unkraut erkennen und entfernen, was die Arbeitskosten senkt und die Ernteerträge steigert. Diese Technologiekombination hilft den Landwirten, ihre Ressourcen zu optimieren, die Effizienz zu steigern und ihre Ernten zu schützen.

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Abb. 9. Ein Beispiel für den Einsatz von YOLO11 in der Landwirtschaft.

Automatisierung von Fertigungsprozessen mit KI

In der Fertigung hilft Computer Vision dabei, die Produktion zu überwachen, die Produktqualität zu prüfen und die Arbeiter automatisch zu verfolgen. Vision AI macht den Prozess schneller und genauer und reduziert gleichzeitig Fehler, was zu Kostensenkungen führt. 

Speziell für die Qualitätssicherung werden häufig die Objekterkennung und die Instanzsegmentierung verwendet. Fehlererkennungssysteme führen eine Endkontrolle der fertigen Produkte durch, um sicherzustellen, dass nur die besten Produkte den Kunden erreichen. Jedes Produkt mit Dellen oder Rissen wird automatisch erkannt und zurückgewiesen. Diese Systeme verfolgen und zählen auch die Produkte in Echtzeit und sorgen so für eine kontinuierliche Überwachung der Montagelinie.

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Abb. 10. Überwachung einer Montagelinie mit Hilfe von Computer Vision.

Mit Computer Vision wird die Bildung effektiver

Eine der Möglichkeiten, Computer Vision im Klassenzimmer einzusetzen, ist die Gestenerkennung - sie personalisiert das Lernen, indem sie die Bewegungen der Schüler erkennt. Modelle wie YOLO11 sind für diese Aufgabe hervorragend geeignet. Sie können Gesten wie erhobene Hände oder verwirrte Gesichtsausdrücke in Echtzeit genau erkennen. 

Wenn solche Gesten erkannt werden, kann eine laufende Lektion angepasst werden, indem zusätzliche Hilfe angeboten oder der Inhalt geändert wird, um den Bedürfnissen des Schülers besser gerecht zu werden. Auf diese Weise entsteht eine dynamischere und anpassungsfähigere Lernumgebung, die es den Lehrkräften ermöglicht, sich auf den Unterricht zu konzentrieren, während das System die Lernerfahrungen der einzelnen Schüler unterstützt.

Vor- und Nachteile der Computer Vision

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die die Computervision in verschiedenen Branchen bieten kann:

  • Kosteneinsparungen: Die Automatisierung von Aufgaben mit Hilfe von Computer Vision hilft, die Betriebskosten zu senken, die Produktivität zu steigern und Fehler zu minimieren.
  • Skalierbarkeit: Sobald sie implementiert sind, können Bildverarbeitungssysteme problemlos skaliert werden, um große Datenmengen zu verarbeiten, so dass sie sich für wachsende Unternehmen oder Großbetriebe eignen.
  • Anwendungsspezifische Anpassung: Computer-Vision-Modelle können anhand Ihres Datensatzes feinabgestimmt werden, sodass Sie hochspezialisierte Lösungen erhalten, die den Anforderungen Ihrer Anwendung entsprechen.

Diese Vorteile verdeutlichen zwar, wie sich die Computer Vision auf verschiedene Branchen auswirken kann, aber es ist auch wichtig, die Herausforderungen zu berücksichtigen, die mit ihrer Umsetzung verbunden sind. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen:

  • Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Die Verwendung visueller Daten, insbesondere in sensiblen Bereichen wie der Überwachung oder dem Gesundheitswesen, kann Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufwerfen.
  • Umweltbedingte Einschränkungen: Bildverarbeitungssysteme können in schwierigen Umgebungen, wie z. B. bei schlechter Beleuchtung, schlechter Bildqualität oder komplexen Hintergründen, nicht richtig funktionieren.
  • Hohe Anfangskosten: Die Entwicklung und Implementierung von Bildverarbeitungssystemen kann teuer sein, da spezielle Hardware, Software und Fachwissen benötigt werden.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Die Computer Vision erfindet die Art und Weise, wie Maschinen mit der Welt interagieren, neu, indem sie ihnen ermöglicht, die Welt wie Menschen zu sehen und zu verstehen. Sie wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. zur Verbesserung der Sicherheit in selbstfahrenden Autos, zur schnelleren Diagnose von Krankheiten durch Ärzte, zur besseren Personalisierung von Einkäufen und sogar zur Unterstützung von Landwirten bei der Ernteüberwachung. 

Die Technologie wird immer besser, und neue Trends wie Edge Computing und Merged Reality eröffnen noch mehr Möglichkeiten. Auch wenn es einige Herausforderungen gibt, wie z. B. Verzerrungen und hohe Kosten, hat die Computer Vision das Potenzial, in Zukunft einen großen positiven Einfluss auf viele Branchen zu haben.

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