Wenn Sie auf "Alle Cookies akzeptieren" klicken, stimmen Sie der Speicherung von Cookies auf Ihrem Gerät zu, um die Navigation auf der Website zu verbessern, die Nutzung der Website zu analysieren und unsere Marketingaktivitäten zu unterstützen. Mehr Infos
Cookie-Einstellungen
Wenn Sie auf "Alle Cookies akzeptieren" klicken, stimmen Sie der Speicherung von Cookies auf Ihrem Gerät zu, um die Navigation auf der Website zu verbessern, die Nutzung der Website zu analysieren und unsere Marketingaktivitäten zu unterstützen. Mehr Infos
Erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von Computer Vision Visuals aussagekräftige Geschäftseinblicke gewinnen können. Finden Sie heraus, wie Sie die Punkte zwischen Bildern und Daten verbinden können, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Computer Vision ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (AI), der es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren und Entscheidungen zu treffen. Wenn eine Bildverarbeitungsanwendung vorgestellt wird, enthält sie in der Regel verschiedene visuelle Ergebnisse, z. B. Bilder oder Videos, die mit Begrenzungsrahmen oder Segmentierungsmasken versehen sind, um interessante Objekte hervorzuheben. Diese Bilder sind zwar beeindruckend, aber sie vermitteln nicht immer ein klares Bild davon, welche verwertbaren Erkenntnisse sie liefern können.
Nehmen Sie zum Beispiel ein Einzelhandelsgeschäft. Ein Computer-Vision-Modell wie Ultralytics YOLOv8 kann verwendet werden, um eine Heatmap zu erstellen, die zeigt, wo die Kunden die meiste Zeit verbringen. Die Visualisierung könnte wie eine bunte Karte aussehen, die anzeigt, wo die meisten Kunden zu Fuß gehen oder verweilen. Der eigentliche Erkenntnisgewinn besteht jedoch darin, dass man in der Lage ist, Bereiche im Geschäft zu identifizieren, die nicht so gut laufen. Einzelhändler können diese Erkenntnisse nutzen, um die Produktplatzierung zu ändern, die Regalfläche zu optimieren oder die Werbedisplays anzupassen, um die Kundenbindung zu erhöhen und den Umsatz zu steigern.
Abb. 1. Ein Beispiel für eine Heatmap, die mit YOLOv8 für ein Einzelhandelsgeschäft erstellt wurde.
Der eigentliche Wert der Computer Vision liegt in der Umsetzung dieser visuellen Ergebnisse in aussagekräftige Geschäftserkenntnisse, die direkt zur Verbesserung und Optimierung von Abläufen beitragen können, um Wachstum und Effizienz zu steigern. In diesem Artikel werden wir uns ansehen , was Computer Vision Unternehmen bieten kann und wie sie einen echten Einfluss auf ihre Abläufe haben kann. Außerdem werden wir Strategien erörtern, die über die visuelle Ausgabe hinausgehen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die zu echten Ergebnissen führen. Fangen wir an!
Visualisierung vs. Erkenntnisse in der KI: Das gängige Missverständnis
Beginnen wir damit, den Unterschied zwischen Visualisierungen und Erkenntnissen zu verstehen. In der Computer Vision sind Visualisierungen wie Bounding Boxes und Heatmaps wichtig, um die Ergebnisse des Modells zu verstehen. Diese visuellen Ergebnisse dienen als Sprungbrett, um zu veranschaulichen, was Computer Vision leisten kann und was nicht. Einblicke gehen jedoch über diese Visualisierungen hinaus und bieten wertvolle Informationen, die genutzt werden können, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern oder Muster besser zu verstehen. Sie verwandeln visuelle Rohdaten in aussagekräftige Schlussfolgerungen, die helfen, Trends aufzudecken, Ergebnisse vorherzusagen oder Strategien zu optimieren.
Ein Computer-Vision-Trainingsüberwachungssystem könnte zum Beispiel Posenschätzung und Modelle wie YOLOv8 verwenden, um Körperbewegungen zu verfolgen, indem es Schlüsselpunkte wie Gelenke und Gliedmaßen identifiziert. Die visuelle Ausgabe, wie animierte Skelette, die zeigen, wie sich eine Person bewegt, kann interessant sein. Der eigentliche Wert ergibt sich jedoch aus den quantifizierbaren Erkenntnissen, die diese Daten liefern - etwa die Anzahl der durchgeführten Liegestütze oder Kniebeugen, die Dauer jeder Übung, die Konsistenz der Wiederholungen und die Qualität der Form, die während der gesamten Sitzung beibehalten wurde.
Trainer können diese Erkenntnisse nutzen, um die Trainingsformen ihrer Kunden zu analysieren, falsche Bewegungen zu erkennen, die zu Verletzungen führen könnten, die Leistung über einen längeren Zeitraum zu verfolgen und Trainingsgewohnheiten zu verstehen. Diese Erkenntnisse helfen Trainern, besseres Feedback zu geben, effektivere Trainingspläne zu entwerfen und ihren Kunden zu helfen, ihre Fitnessziele sicherer und effizienter zu erreichen.
Abb. 2. Verwendung von YOLOv8 zur Verfolgung von Körperbewegungen.
Mit Computer Vision einen Mehrwert für Unternehmen schaffen
Im Zuge des technologischen Fortschritts suchen Unternehmen immer nach Möglichkeiten, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, und Computer Vision ist eine hervorragende Möglichkeit, dies zu erreichen. Indem sie die Erkenntnisse der Computer Vision in ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren, können sie echte, messbare Ergebnisse erzielen.
Diese Erkenntnisse können wertvolle Informationen für verschiedene Bereiche des Unternehmens liefern, z. B:
Leistungsmetriken: Quantitative Daten, die wichtige Leistungsindikatoren und -muster hervorheben.
Trendanalyse: Verstehen aufkommender Trends und Veränderungen im Kundenverhalten oder in den Marktbedingungen im Laufe der Zeit.
Prädiktive Erkenntnisse: Vorhersage künftiger Ergebnisse oder Erkennung potenzieller Probleme anhand von Vergangenheits- und Echtzeitdaten.
Warnmeldungen in Echtzeit: Sofortige Benachrichtigung über wichtige Ereignisse, Anomalien oder Änderungen, die beachtet werden müssen.
In der Öl- und Gasindustrie zum Beispiel wurde die Erkennung von Bränden oder Gaslecks in Öfen traditionell mit manueller Überwachung oder einfachen Sensorsystemen durchgeführt. Diesen Methoden mangelt es oft an Geschwindigkeit und Präzision, um potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen. Computer Vision kann diesen Prozess durch den Einsatz von Kameras und Objekterkennungsmodellen wie YOLOv8 verbessern, um Öfen kontinuierlich zu überwachen und Probleme wie ungewöhnliche Flammen, übermäßigen Rauch oder Gaslecks schnell zu erkennen.
Die visuelle Ausgabe dieser Anwendung könnte in Form von Begrenzungsrahmen auf Bildern erscheinen, die Bereiche hervorheben, in denen ein Feuer erkannt wurde. Der eigentliche Nutzen ergibt sich jedoch aus der Umwandlung dieser visuellen Hinweise in umsetzbare Erkenntnisse. Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, die Ursache eines Brandes zu ermitteln, Probleme mit der Ausrüstung vorherzusagen und die Wartung zu planen, um künftige Probleme zu vermeiden. Mit diesen Erkenntnissen können Industrieunternehmen schnell auf potenzielle Brände reagieren, kostspielige Schäden vermeiden, Ausfallzeiten reduzieren und die Sicherheit und Effizienz verbessern.
Abbildung 3. Verwendung von YOLOv8 zur Branderkennung.
Datengesteuerte Entscheidungsfindung mit KI
Die visuellen Ergebnisse eines trainierten Modells können in Erkenntnisse umgewandelt werden, die in Dashboards und Datenbanken für eine tiefergehende Analyse organisiert werden. Insbesondere Dashboards können Geschäftsinhabern einen klaren Überblick über Leistungsmetriken verschaffen, Anomalien aufdecken und datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitinformationen unterstützen.
Bei der Verkehrsüberwachung kann zum Beispiel ein Computer-Vision-Modell wie YOLOv8 verwendet werden, um Live-Verkehrsaufnahmen zu analysieren und verschiedene Fahrzeuge wie Autos, Lieferwagen und Busse auf der Straße zu erkennen und zu verfolgen. Die Ausgabevisualisierung kann gekennzeichnete Fahrzeuge zeigen und die Anzahl der Fahrzeuge verfolgen, die in bestimmte Bereiche ein- und ausfahren. Diese Informationen können auch auf einem Dashboard angezeigt werden, das eine Aufschlüsselung der Fahrzeugzahlen nach Zonen bietet und wichtige Kennzahlen wie die Gesamtfahrzeugzahl und die Durchschnittsgeschwindigkeit berechnet.
Abbildung 4. Verwendung von YOLOv8 zur Erkennung und Verfolgung von Verkehr.
Diese Erkenntnisse helfen den Verkehrsmanagementteams, den Verkehrsfluss zu verstehen, Staus zu erkennen, Staus vorherzusagen und Verkehrssignale oder Routen anzupassen, damit der Verkehr reibungslos fließt. Indem es visuelle Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt, hilft dieses System den Stadtplanern, intelligente Entscheidungen zu treffen, um den Verkehrsfluss zu verbessern und Probleme auf der Straße zu reduzieren.
Überbrückung der Kluft zwischen KI und Geschäftsanforderungen
Nachdem wir nun die geschäftlichen Auswirkungen von verwertbaren Computer-Vision-Erkenntnissen erörtert haben, wollen wir uns nun mit den Strategien zur Überbrückung der Kluft zwischen Datenvisualisierung und geschäftlichen Erkenntnissen befassen. Bei der Entwicklung von KI-Lösungen sind diese Überlegungen von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beitragen, über einfache Computer-Vision-Aufgaben hinauszugehen und den Kontext und die Beziehungen innerhalb der Daten zu verstehen. Durch eine tiefgreifende Analyse können Erkenntnisse gewonnen werden, die aussagekräftiger und für die Geschäftsanforderungen relevanter sind.
Zunächst einmal ist es wichtig, die Kommunikation zwischen KI-Entwicklern und Unternehmensleitern zu verbessern. KI-Entwickler können offene Diskussionen mit Unternehmensvertretern führen, um deren Ziele, Herausforderungen und Wünsche zu verstehen. Wenn man sich in die Perspektive des Geschäftsinhabers hineinversetzt, lässt sich leichter feststellen, wie Computer Vision spezifische Probleme direkt angehen kann. Anstatt generische Lösungen zu entwickeln, können sich die Entwickler auf die Erstellung von Bildverarbeitungsanwendungen konzentrieren, die echte Geschäftsanforderungen erfüllen.
In dem bereits erwähnten Öl- und Gasszenario kann ein direkter Austausch mit einem Interessenvertreter des Unternehmens den Entwicklern helfen, spezifische Anforderungen zu verstehen, wie z. B. das Versenden von Warnmeldungen auf der Grundlage der Größe und Schwere eines entdeckten Feuers. Die Kenntnis dieser Details hilft den Entwicklern, die Lösung so anzupassen, dass kritische Alarme priorisiert werden, um schnellere Reaktionszeiten zu gewährleisten und Risiken zu reduzieren, was wiederum die Sicherheit und Effizienz erhöht.
Abb. 5. Kommunikation ist unerlässlich. Bildquelle: Envato Elements.
Sobald eine klare Kommunikation hergestellt ist, besteht der nächste Schritt darin, sich auf die Datenqualität und -verarbeitung zu konzentrieren. Die Entwickler können sicherstellen, dass die für Schulungen und Analysen verwendeten Daten sauber, konsistent und für die Bedürfnisse des Kunden relevant sind. Die Optimierung der Datenverarbeitung kann dazu beitragen, Verzögerungen zu verringern und genaue, zeitnahe Erkenntnisse zu gewinnen. Auch die Integration von Bildverarbeitungssystemen in bestehende Geschäftswerkzeuge kann die Entscheidungsfindung verbessern und Unternehmen in die Lage versetzen, schnell auf wichtige Erkenntnisse zu reagieren.
Hier sind einige weitere Faktoren zu berücksichtigen:
Benutzerfreundliche Visualisierung: Stellen Sie sicher, dass die visuellen Ergebnisse auch für nicht-technische Akteure einfach und leicht zu interpretieren sind.
Skalierbarkeit: Entwerfen Sie KI-Lösungen, die mit dem wachsenden Datenbedarf des Unternehmens und betrieblichen Veränderungen skalieren können.
Analyse in Echtzeit: Integrieren Sie Echtzeit-Datenverarbeitung, um zeitnahe Einblicke zu erhalten, die zu sofortigem Handeln führen können.
Sicherheit und Datenschutz: Schutz der Datenintegrität und der Vertraulichkeit, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Informationen.
Kontinuierliches Lernen und Anpassung: Implementierung von Mechanismen für kontinuierliches Lernen und Modellaktualisierungen zur Anpassung an sich verändernde Geschäftsumgebungen und Datenmuster.
Die Zukunft der Computer Vision für Unternehmen
Auch wenn visuelle Ergebnisse wie Bounding Boxes und Masken die Fähigkeiten der Computer Vision demonstrieren, benötigen Unternehmen mehr als nur visuelle Darstellungen: Sie brauchen umsetzbare Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung und betriebliche Verbesserungen vorantreiben können. Durch das Verstehen von Geschäftszielen und die Anwendung von Computer Vision auf reale Probleme können Entwickler Einblicke liefern, die den Betrieb verbessern, das Kundenerlebnis steigern und Kosten senken.
Um die Lücke zwischen Visualisierung und umsetzbaren Erkenntnissen zu schließen, können Entwickler klar mit den Beteiligten kommunizieren, hochwertige Daten verwenden und die Datenverarbeitung verbessern. Diese Schritte helfen Unternehmen, das Beste aus der Computer-Vision-Technologie herauszuholen und Erkenntnisse in echte Vorteile zu verwandeln.
Lassen Sie uns gemeinsam lernen und forschen! Besuchen Sie unser GitHub-Repository, um unsere Beiträge zur KI zu sehen, und vergessen Sie nicht, sich mit unserer Community auszutauschen. Entdecken Sie, wie wir mit modernster KI-Technologie Branchen wie die Fertigung und das Gesundheitswesen neu definieren.