60 значимых приложений компьютерного зрения

Изображения и видео играют важнейшую роль в принятии решений сегодня. Мы полагаемся на визуальную информацию, когда едем по загруженным дорогам, совершаем покупки онлайн, листаем социальные сети, посещаем больницы и даже управляем бизнесом.

Визуальные данные стали естественной частью повседневной жизни, влияя на многие решения, которые мы принимаем. Чтобы машины могли подобным образом понимать эту информацию, им также необходимо уметь видеть и интерпретировать визуальный контент.

Именно здесь компьютерное зрение меняет ситуацию. Как отрасль искусственного интеллекта (AI), компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию и понимать её смысл.

Вместо простого фиксирования происходящего технология компьютерного зрения может анализировать изображения и извлекать полезные сведения. Решения на основе компьютерного зрения умеют обнаруживать объекты, отслеживать движение и классифицировать предметы по форме, размеру или цвету.

Рассмотрим простой пример. Допустим, управляющий магазином хочет определить, на каких полках товары заканчиваются быстрее всего. Системы компьютерного зрения могут анализировать изображения полок, находить отсутствующие товары и выделять продукцию, которая продаётся быстро. Благодаря этому управляющие магазинами могут своевременно пополнять запасы.

Такие системы работают на основе моделей компьютерного зрения, обученных на наборах данных для распознавания объектов и выявления закономерностей в визуальных данных. Например, Ultralytics YOLO26 — быстрая и надёжная модель зрения, предназначенная для работы компьютерного зрения в реальном времени.

Рис. 1. Использование Ultralytics YOLO26 для обнаружения бутылок. (Источник)

В этой статье мы рассмотрим 60 значимых применений компьютерного зрения и узнаем, как они используются в разных отраслях. Давай начнём!

Роль компьютерного зрения в современной эре AI#

Прежде чем перейти к различным применениям компьютерного зрения, кратко рассмотрим его значение сегодня.

Много лет мониторинг и анализ изображений или видео выполнялись вручную. Такой подход требовал много времени, был подвержен ошибкам и не обеспечивал стабильных результатов. Исследования показывают, что человеческий фактор становится причиной почти четверти проблем, связанных с проверками на производстве, замедляя принятие решений во многих отраслях.

Ситуация изменилась с развитием машинного обучения и значительным прогрессом в области компьютерного зрения. В основе vision AI лежит анализ изображений, который позволяет моделям понимать увиденное.

Это привело к быстрому распространению таких применений, как инспекция, отслеживание и автоматизация; ожидается, что объём мирового рынка компьютерного зрения достигнет примерно 58 миллиардов долларов к 2032 году.

Такой рост обусловлен ценностью, которую компьютерное зрение приносит реальным приложениям. Автоматизируя анализ изображений и видео, оно обеспечивает более быстрые, точные и надёжные результаты. Например, дороги можно отслеживать на предмет аварий. Аналогично фермы могут мониторить состояние посевов в реальном времени, а магазины — отслеживать, на каких полках товары заканчиваются первыми.

Эти сценарии помогают командам быстрее действовать и принимать более эффективные решения на основе надёжных данных. Для этого компьютерное зрение использует базовый набор задач, обеспечивающих широкий спектр применений.

Ключевые задачи компьютерного зрения#

Задачи компьютерного зрения поддерживаются обученными моделями компьютерного зрения, которые учатся на больших наборах данных и применяют полученные знания к видеопотоку в реальном времени. Например, модели Ultralytics YOLO, такие как YOLO26, поддерживают несколько задач в средах реального времени.

Ниже приведены некоторые основные задачи компьютерного зрения, используемые в широком спектре приложений:

• Обнаружение объектов: задача заключается в идентификации объектов на изображении или видео и определении их местоположения с помощью ограничивающих рамок. Часто это отправная точка для многих приложений компьютерного зрения.
• Отслеживание объектов: после обнаружения объекта модель зрения может продолжать отслеживать его в последовательности кадров видео. Это позволяет моделям контролировать и понимать движение.
• Сегментация экземпляров: эта задача делает следующий шаг, отделяя объекты от фона или разделяя их на точные области.
• Классификация изображений: эта задача присваивает метку целому изображению. Её можно использовать для определения типов транспортных средств, отличия спелых фруктов от неспелых или классификации разных типов дефектов на производственной линии.
• Оценка позы: задача определяет положение и ориентацию ключевых точек на объектах, чаще всего на людях или животных. Она широко используется в спортивной аналитике, мониторинге пациентов и робототехнике для понимания позы, движения и взаимодействий.
• Обнаружение ориентированных ограничивающих рамок (OBB): эта задача обнаруживает объекты и показывает их положение и поворот, что делает её полезной для идентификации наклонённых или повёрнутых объектов на изображениях или видео.

Рис. 2. Задачи компьютерного зрения, поддерживаемые Ultralytics YOLO26 (Источник)

60 применений компьютерного зрения в разных отраслях#

Далее рассмотрим, как компьютерное зрение применяется в широком спектре реальных сценариев в таких отраслях, как розничная торговля, производство, здравоохранение, автомобилестроение и сельское хозяйство.

1. Прогнозное обслуживание с помощью визуальной инспекции#

Фабрики состоят из огромного количества машин, работающих одновременно, и уследить за всеми бывает непросто. Системы прогнозного обслуживания на основе компьютерного зрения используют камеры для непрерывного мониторинга оборудования и анализа визуальных признаков, таких как коррозия, утечки, смещение и износ поверхности. Выявляя ранние признаки неисправности, такие системы помогают командам заранее планировать обслуживание, сокращать незапланированные простои, продлевать срок службы машин и поддерживать более безопасную и эффективную работу предприятий.

2. Обнаружение номерных знаков#

С помощью технологии компьютерного зрения можно обнаруживать номерные знаки. Такие системы часто интегрируются с технологией оптического распознавания символов (OCR), чтобы сканировать номерной знак автомобиля и извлекать буквы и цифры.

Это упрощает идентификацию автомобилей при их движении по дорогам или прохождении контрольно-пропускных пунктов. Такая технология широко используется для мониторинга дорожного движения, на пунктах оплаты и в системах парковки. Её также применяют на въездах и выездах жилых или коммерческих зданий для автоматизации отслеживания автомобилей и сокращения числа ручных проверок.

3. Мониторинг подозрительного поведения#

С помощью компьютерного зрения можно отслеживать подозрительное поведение людей. Вместо мониторинга каждого видеопотока камеры и датчики, интегрированные с системой компьютерного зрения, используют обнаружение и отслеживание.

Они могут обнаруживать активность и отмечать аномалии, такие как бесцельное пребывание, внезапный бег или доступ в ограниченную зону. В основном это применяется в общественных местах, розничных магазинах, на транспортных станциях и объектах с повышенными требованиями к безопасности, предупреждая службы безопасности о необходимости быстро отреагировать на подозрительную ситуацию.

4. Обнаружение огня и дыма#

Обнаружение огня и дыма позволяет заранее предупреждать о возможном серьёзном происшествии. Это стало возможным благодаря моделям компьютерного зрения.

Эти модели можно использовать для непрерывного наблюдения за визуальными изменениями, такими как распространяющийся дым, мерцающее пламя или необычная дымка в воздухе. Обнаружение огня и дыма обычно применяется на складах, фабриках, в лесах и крупных зданиях, где раннее обнаружение возгорания может иметь решающее значение.

Рис. 3. Обнаружение и сегментация дыма с помощью YOLO (Источник)

5. Автономные транспортные средства#

Автономные транспортные средства обычно полагаются на компьютерное зрение для интерпретации постоянного движения. Например, Tesla использует камеры и системы компьютерного зрения в беспилотных автомобилях для обработки визуальных данных и обнаружения полос движения, дорожных знаков, находящихся поблизости автомобилей и людей. Модели на основе зрения поддерживают такие задачи, как обнаружение, отслеживание и сегментация, помогая автомобилю понимать окружающую обстановку и расставлять приоритеты для критически важной информации.

6. Обнаружение граффити с помощью AI#

Обнаружение граффити можно выполнять с помощью компьютерного зрения для идентификации нарисованных отметок на стенах, мостах и других объектах общественной собственности. Интеллектуальные системы могут сканировать изображения или видео и распознавать формы, цвета и узоры, соответствующие граффити, даже в оживлённых городских сценах.

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO26, поддерживают обнаружение объектов и классификацию изображений, которые можно использовать для обнаружения граффити и автоматического обозначения новых надписей в реальном времени. Умные города могут использовать решения для обнаружения граффити на базе YOLO26, чтобы быстрее планировать очистку, контролировать территории и поддерживать общественные пространства в надлежащем состоянии.

7. Обслуживание города#

Для бесперебойной работы города ежедневно требуется проводить множество проверок и работ по обслуживанию. Решения на основе компьютерного зрения могут изменить этот процесс, обеспечивая мониторинг улиц и общественных пространств.

Например, Сингапур хорошо известен инициативами, в которых vision AI используется для обслуживания городских пространств. Системы на основе зрения отслеживают улицы, общественные зоны и инфраструктуру, обнаруживая такие проблемы, как выбоины, сломанные знаки или переполненные мусорные урны.

8. Мониторинг толпы#

Мониторинг толпы включает анализ того, как люди перемещаются и собираются в оживлённых местах. Камеры и датчики, интегрированные с алгоритмом компьютерного зрения, могут обрабатывать видеопотоки в реальном времени, оценивать численность толпы, отслеживать характер движения и обнаруживать внезапные изменения.

Это помогает выявлять узкие места, чрезмерное скопление людей или необычную активность до того, как они станут проблемой. Мониторинг толпы полезен в таких местах, как железнодорожные станции, стадионы, общественные мероприятия и городские центры.

Рис. 4. Использование YOLO для подсчёта людей и управления толпой (Источник)

9. Обнаружение краж#

При обнаружении краж технология компьютерного зрения используется для выявления подозрительной активности. Vision AI помогает анализировать записи с камер с помощью алгоритмов глубокого обучения и обнаружения объектов, отслеживая людей, предметы и характер движения в реальном времени.

Вместо того чтобы полагаться только на сигналы тревоги или последующий просмотр записей, эти приложения компьютерного зрения выявляют необычное поведение. Такая автоматизация помогает розничным магазинам, складам и умным городам сокращать потери и оптимизировать процессы обеспечения безопасности.

10. Обнаружение полос движения#

Для безопасного движения беспилотным автомобилям необходимо чётко понимать структуру дороги. Обнаружение полос движения — ключевое применение компьютерного зрения для понимания дорожной обстановки в реальном времени.

Системы на основе зрения могут определять дорожную разметку, края дороги и повороты. Применяя такие задачи компьютерного зрения, как сегментация и обнаружение объектов, модели компьютерного зрения могут отслеживать полосы даже при изменении освещения или интенсивном движении.

11. Обнаружение аварий и столкновений#

Обнаружение аварий и столкновений использует технологию компьютерного зрения для выявления аварий и опасных ситуаций в реальном времени. Модели компьютерного зрения в сочетании с алгоритмами обнаружения столкновений помогают анализировать видеопотоки в реальном времени с дорожных камер, видеорегистраторов или дронов.

Отслеживая внезапные остановки автомобилей, аномальное движение или неожиданные взаимодействия с объектами, такие системы на базе AI могут обнаруживать аварии за считаные секунды. В результате службы экстренного реагирования могут действовать быстрее, а умные города — эффективнее управлять дорожным движением.

12. Мониторинг водителя и обнаружение сонливости#

Длительные поездки и интенсивное движение могут влиять на внимательность водителя. Мониторинг внимания водителя и обнаружение сонливости с помощью систем компьютерного зрения позволяют в реальном времени определять физическое состояние водителя.

Например, камеры внутри автомобиля могут отслеживать такие признаки, как закрытие глаз, частота моргания, движения головы и направление взгляда. Затем модели машинного и глубокого обучения интерпретируют эти сигналы. При появлении признаков усталости или отвлечения система может подать сигнал или предупредить водителя.

13. Умные системы парковки#

Найти парковочное место в оживлённом городе бывает сложно, но сегодня технология компьютерного зрения облегчает эту задачу. Умные системы парковки используют камеры и модели компьютерного зрения на базе AI для мониторинга парковок в реальном времени.

Модели зрения могут обнаруживать свободные и занятые места, помогая водителям быстро и эффективно находить парковку. Их часто используют в торговых центрах, аэропортах, офисных комплексах и городских центрах для повышения эффективности парковки.

Рис. 5. Обнаружение парковочных мест с помощью YOLO (Источник)

14. Анализ тепловых карт клиентов#

Розничные компании могут использовать анализ тепловых карт клиентов, чтобы понять, как покупатели перемещаются по магазину. Камеры с поддержкой компьютерного зрения отслеживают, где клиенты проходят, останавливаются или собираются, а затем преобразуют эти данные в тепловые карты с цветовой кодировкой.

В оживлённых зонах отображаются более тёплые цвета, а в спокойных — более холодные оттенки. Такие карты особенно полезны для улучшения планировки, более эффективного размещения товаров, уменьшения скопления людей возле касс и анализа поведения клиентов.

15. Обнаружение логотипов брендов#

Многие медиакомпании теперь используют компьютерное зрение для обнаружения логотипов на изображениях и видео на разных платформах, включая рекламу, мероприятия и публикации в социальных сетях. Обнаруживая и классифицируя логотипы, компании могут измерять охват кампаний, отслеживать представленность бренда и заранее выявлять несанкционированное или мошенническое использование логотипов. Это позволяет маркетинговым и юридическим командам масштабно отслеживать присутствие бренда без ручного просмотра больших объёмов визуального контента.

16. Мониторинг запасов на полках#

Пустые полки часто остаются незамеченными, пока на них не укажет покупатель. Мониторинг запасов на полках помогает предотвратить это, регулярно сканируя полки с помощью камер. Системы vision AI сканируют изображения полок, обнаруживают товары, считают предметы и отслеживают изменения во времени с помощью обнаружения и отслеживания объектов. Это решает распространённую проблему розничной торговли — пропущенные возможности пополнения запасов.

17. Обнаружение протечек в плитах перекрытия#

Технологию компьютерного зрения можно использовать для выявления протечек в плитах перекрытия зданий посредством анализа изображений с тепловых камер. Такие системы выполняют задачи, включая обнаружение объектов и сегментацию, чтобы находить малозаметные признаки влаги, трещины или структурные проблемы. Благодаря тепловым камерам технические команды могут выявлять проблемы на раннем этапе, снижая зависимость от ручных проверок. Обнаружение протечек в плитах перекрытия широко применяется в домах, коммерческих зданиях и крупных объектах для сокращения затрат на ремонт.

18. Контроль качества#

Контроль качества определяет, соответствует ли готовый продукт требуемому стандарту до того, как он попадёт к клиентам. Модели компьютерного зрения можно использовать для сравнения продукции с заранее заданными эталонами и выявления видимых проблем, влияющих на удобство использования, безопасность или внешний вид. Это позволяет производителям поддерживать стабильное качество в больших масштабах и сокращать количество возвратов без замедления производства.

19. Обнаружение дефектов#

Обнаружение дефектов проверяет продукцию на наличие таких проблем, как трещины, царапины или неправильные этикетки. Для выявления дефектов используются задачи компьютерного зрения, например обнаружение объектов, даже когда изделия быстро движутся по производственной линии.

При обнаружении дефекта продукт можно автоматически пометить или удалить. Это гарантирует, что дальше по производственному процессу будут проходить только качественные изделия, не замедляя производство.

20. Обнаружение дефектов поверхности#

Компьютерное зрение также используется для проверки внешней отделки продукции и обеспечения стабильного качества. Модели на основе зрения анализируют текстуру, однородность цвета, покрытия и полировку, чтобы обнаруживать неровную отделку или повреждения поверхности. Это применение распространено в отраслях, где внешний вид так же важен, как и функциональность, например в электронике, автомобилестроении и производстве потребительских товаров.

21. Проверка отсутствующих элементов#

Перед герметичной упаковкой или отправкой продукции камеры на базе AI могут проверить наличие всех необходимых элементов. Используя машинное обучение и компьютерное зрение, такие системы быстро обнаруживают отсутствующие бутылки, детали или компоненты в упаковке, сокращая количество ошибок и переделок. Сочетая обнаружение объектов с мониторингом в реальном времени, производители могут поддерживать стабильное качество и избегать дорогостоящих ошибок.

22. Мониторинг производственной линии#

Производственные линии можно контролировать в реальном времени с помощью технологии компьютерного зрения, выявляя неправильно установленные детали, заторы или пропущенные этапы. Системы зрения могут отслеживать объекты и проверять их положение по мере перемещения изделий по линии.

При обнаружении проблемы команды можно немедленно уведомить, что сокращает простои, улучшает рабочие процессы и поддерживает качество продукции. Такая автоматизация обеспечивает эффективную работу и своевременное принятие решений.

23. Автоматизация складов#

Системы компьютерного зрения могут играть важнейшую роль в современной автоматизации складов. Например, на складах Amazon роботы с визуальным управлением идентифицируют посылки, отслеживают их перемещение и определяют, где их разместить или забрать. Объединяя визуальные данные с робототехникой на базе AI, склады могут оптимизировать рабочие процессы, сокращать количество человеческих ошибок и быстрее доставлять посылки к месту назначения.

24. Отслеживание запасов#

Благодаря достижениям в области компьютерного зрения компании могут отслеживать уровни запасов в реальном времени, обнаруживать отсутствующие или размещённые не на своих местах товары и автоматически обновлять записи. Это повышает точность управления запасами, помогает предотвращать затоваривание или дефицит и ускоряет принятие решений на складах, в розничных магазинах и на производстве.

25. Подсчёт и идентификация таблеток#

В здравоохранении точный подсчёт и идентификация таблеток имеют решающее значение для предотвращения ошибок. Системы компьютерного зрения могут использовать обнаружение объектов и классификацию изображений для определения типов таблеток и их автоматического подсчёта. Камеры, интегрированные с системой компьютерного зрения, получают изображения лекарств в высоком разрешении, а алгоритмы на базе AI анализируют их в реальном времени, помогая аптекам, больницам и клиникам поддерживать рабочие процессы.

Рис. 6. Подсчет и обнаружение таблеток с использованием модели Ultralytics YOLO (Источник)

26. Сортировка белья#

В крупных прачечных ручная сортировка выполняется медленно и часто сопровождается ошибками. Системы компьютерного зрения могут использовать камеры и модели ИИ для автоматической сортировки одежды по цвету, размеру или типу ткани.

Обнаруживая каждый предмет и направляя его в нужный контейнер или на подходящий цикл стирки, такие системы повышают скорость и стабильность работы. Это делает их особенно полезными в отелях, больницах и промышленных прачечных, где эффективность и точность имеют критическое значение.

27. Обнаружение трещин#

Компьютерное зрение помогает обнаруживать трещины, которые легко не заметить невооруженным глазом. С помощью камер и обработки изображений модели ИИ сканируют такие поверхности, как дороги, стены, мосты и машины, чтобы выявлять ранние признаки повреждений.

Благодаря таким задачам, как обнаружение объектов и сегментация, можно заранее выявлять даже мельчайшие трещины. Это помогает командам своевременно планировать ремонт и снижать риски для безопасности.

28. Подсчет клеток при микроскопии#

Лабораторные эксперименты часто требуют знать точное количество клеток в образце. Поэтому исследователи используют модели компьютерного зрения, поддерживающие сегментацию изображений и подсчет объектов. Эти модели обнаруживают отдельные клетки, разделяют перекрывающиеся клетки и автоматически подсчитывают их, экономя время и повышая точность.

29. Обнаружение торусных переломов#

Компьютерное зрение может помогать врачам обнаруживать торусные переломы на рентгеновских снимках, которые часто встречаются у детей и которые легко не заметить. Модели глубокого обучения можно дообучить для анализа медицинских изображений, чтобы они изучали форму и текстуру костей и выявляли малозаметные изгибы или трещины. В частности, классификация изображений может выделять подозрительные области, помогая рентгенологам быстрее и точнее ставить диагнозы.

30. Обнаружение падений пациентов#

В больницах и учреждениях по уходу за людьми крайне важно круглосуточно обеспечивать безопасность пациентов. Персонал не всегда может находиться рядом. Однако такие технологии, как компьютерное зрение, помогают отслеживать движения пациентов и обнаруживать потенциальные риски в реальном времени.

Например, отслеживая положение тела и характер движений, системы на основе зрения могут обнаруживать внезапные падения в реальном времени. При обнаружении падения система может мгновенно предупредить сотрудников, обеспечивая быструю реакцию. Это особенно важно для пожилых пациентов и пациентов в период восстановления: своевременная помощь снижает риск серьезных травм и повышает качество ухода.

31. Мониторинг пациентов в ICU#

В ICU пациенты нуждаются в постоянном внимательном наблюдении. Это может быть утомительно и требовательно для медицинского персонала, особенно во время длительных смен. Системы компьютерного зрения могут непрерывно отслеживать движения и положение пациентов, позволяя медицинским командам сосредоточиться на критически важных задачах и при этом быстро реагировать при возникновении проблем.

32. Отслеживание хирургических инструментов#

Во время операции крайне важно отслеживать каждый медицинский инструмент. Камеры, установленные над операционной, можно интегрировать с компьютерным зрением для обнаружения и отслеживания хирургических инструментов на протяжении всей процедуры. Это повышает безопасность в операционной, сокращает задержки и позволяет хирургам и медсестрам полностью сосредоточиться на процедуре.

33. Диагностика по медицинским изображениям#

Диагностика по медицинским изображениям может выполняться с помощью компьютерного зрения. Оно позволяет врачам быстрее и четче анализировать снимки.

С помощью глубокого обучения и сверточных нейронных сетей системы компьютерного зрения анализируют рентгеновские снимки, МРТ и КТ, чтобы находить визуальные закономерности. Например, при обнаружении опухолей такие возможности компьютерного зрения, как обработка изображений, сегментация и обнаружение объектов, выделяют подозрительные области и поддерживают точную диагностику.

34. Обнаружение соблюдения требований к СИЗ#

В загруженных промышленных условиях сложно постоянно контролировать каждого работника. Камеры с поддержкой компьютерного зрения решают эту задачу, непрерывно наблюдая за рабочими зонами и проверяя наличие обязательных средств защиты, таких как каски, перчатки и светоотражающие жилеты. Обнаруживая в реальном времени отсутствие средств индивидуальной защиты (PPE), такие системы помогают предотвращать несчастные случаи и повышать общую безопасность на рабочем месте.

35. Мониторинг растений и сельскохозяйственных культур#

Мониторинг растений и сельскохозяйственных культур позволяет фермерам отслеживать состояние посевов на протяжении всего вегетационного периода. Камеры, установленные на дронах, тракторах или стационарных опорах, могут регулярно получать изображения растений на поле.

Такое применение компьютерного зрения позволяет системам анализировать визуальные признаки, например цвет листьев, размер растений и характер роста, чтобы выявлять ранние признаки стресса, дефицита питательных веществ или нехватки воды. Раннее обнаружение проблем помогает фермерам быстрее реагировать, повышать урожайность и избегать масштабных потерь урожая.

36. Мониторинг сельскохозяйственных животных#

Мониторинг сельскохозяйственных животных использует компьютерное зрение для наблюдения за поведением животных без постоянного участия человека. Камеры отслеживают движения, положение тела и уровень активности, чтобы выявлять признаки травм, болезней или стресса.

Например, снижение активности или необычная походка могут указывать на проблемы со здоровьем. Такие системы используют обнаружение и отслеживание для непрерывного мониторинга стад, помогая фермерам эффективнее управлять крупными хозяйствами.

Рис. 7. Пример обнаружения положения тела коровы с помощью YOLO (Источник)

37. Обнаружение лесных пожаров#

Лесные пожары часто начинаются в удаленных районах, где возможности наблюдения со стороны человека ограничены. Системы компьютерного зрения анализируют визуальные данные с наблюдательных вышек, дронов и аэрофотоснимков, чтобы обнаруживать ранние признаки, такие как тонкие струйки дыма, изменения цвета растительности или едва заметные движения, связанные с нагревом. Снижая количество ложных тревог, вызванных туманом или облаками, такие системы реального времени позволяют властям быстрее реагировать и предотвращать распространение пожаров.

38. Определение спелости драконьего фрукта#

Определение подходящего времени для сбора драконьего фрукта — отличный пример узкоспециализированного применения компьютерного зрения, где время напрямую влияет на качество и срок хранения. Модели на основе зрения используют обнаружение и классификацию изображений для оценки спелости и прогнозирования оптимального времени сбора урожая. Фермы уже начинают применять камеры с поддержкой ИИ для упрощения проверки спелости, делая сбор урожая более быстрым, точным и стабильным.

39. Наблюдение за птицами#

Наблюдение за птицами стало точнее благодаря компьютерному зрению. Умные камеры и бинокли с поддержкой ИИ используют алгоритмы компьютерного зрения, включая такие модели, как Ultralytics YOLO26, для решения задач обнаружения объектов и оценки позы. Это позволяет исследователям и любителям отслеживать популяции, наблюдать за поведением и изучать маршруты миграции.

40. Анализ следов животных на снегу#

В заснеженных регионах следы животных могут раскрыть ценные сведения об их перемещениях. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO26, можно использовать для обнаружения и отслеживания следов животных в заснеженных регионах.

Анализируя визуальные закономерности, эти модели упрощают определение видов, оценку перемещений и изучение миграции. Это позволяет исследователям и специалистам по охране природы отслеживать популяции в реальном времени, наблюдать за поведением животных и защищать дикую природу.

41. Железнодорожные операции#

Железнодорожные сети работают в условиях постоянного движения, плотных графиков и рисков для безопасности, из-за чего ручной мониторинг становится сложным. Технологии компьютерного зрения могут автоматизировать эти проверки, анализируя визуальные данные с камер вдоль путей, на станциях и во встроенных системах.

Используя обнаружение объектов и сегментацию экземпляров, модели компьютерного зрения могут в реальном времени обнаруживать и отслеживать трещины, проблемы с сигналами, препятствия возле путей и людей, входящих в зоны ограниченного доступа. Это снижает вероятность человеческих ошибок, упрощает рабочие процессы и поддерживает более безопасную и надежную работу железных дорог в больших масштабах.

42. Задачи OCR, связанные с документами#

Обработка документов стала значительно проще благодаря системам оптического распознавания символов на основе компьютерного зрения. Сначала такие системы обнаруживают области с текстом на изображениях счетов, форм и чеков, а затем извлекают содержимое, чтобы его можно было искать и использовать.

После извлечения текст можно автоматически обрабатывать, анализировать или обобщать. Это помогает компаниям повышать точность и упрощать процессы работы с большим количеством документов в финансах, здравоохранении и операционной деятельности.

43. Обнаружение и отслеживание игроков#

Крупные спортивные мероприятия начали использовать технологии компьютерного зрения для отслеживания перемещений игроков на поле. Модели зрения подробно анализируют видеозаписи матчей в реальном времени с помощью обнаружения объектов, отслеживания объектов и оценки позы.

Тренеры и аналитики используют эти данные для изучения результативности, расстановки и командной работы. Фактически отслеживание игроков уже стало обычным явлением в футболе, баскетболе и крикете, позволяя командам принимать решения на основе данных во время тренировок и матчей.

Рис. 8. Использование YOLO для обнаружения игроков на футбольном поле. (Источник)

44. Отслеживание мяча#

Еще один хороший пример поддержки спортивных аналитиков с помощью компьютерного зрения — отслеживание мяча. В динамичных видах спорта следить за мячом бывает сложно.

Системы компьютерного зрения могут обнаруживать мяч и отслеживать его движение кадр за кадром, записывая его положение, скорость и направление в реальном времени. Эти данные поддерживают анализ результативности и принятие справедливых решений в таких видах спорта, как футбол, крикет и гольф.

45. Обнаружение игральных карт#

В регулируемых игровых заведениях, таких как казино, компьютерное зрение используется для мониторинга карточных игр, например блэкджека, путем обнаружения и отслеживания игральных карт на столе в реальном времени. Это помогает обеспечивать честную игру, предотвращать мошенничество и поддерживать прозрачность. Модели зрения, такие как Ultralytics YOLO26, можно использовать для распознавания карт по их форме, номерам и символам.

46. Анализ риска травм#

Травмы спортсменов часто развиваются постепенно из-за неправильной осанки или повторяющихся нагрузок. Системы ИИ на основе зрения помогают выявлять такие проблемы на ранней стадии, анализируя движения игроков во время тренировок и игр.

Камеры с ИИ могут отслеживать положение тела, равновесие и характер движений, чтобы выявлять небезопасные движения. Это позволяет командам исправлять технику, улучшать тренировочные программы и снижать риск серьезных травм.

47. Управление играми с помощью жестов#

Управление играми с помощью жестов тесно связано с компьютерным зрением. Системы на основе зрения обнаруживают и интерпретируют движения рук и тела, позволяя игрокам управлять играми без физических контроллеров.

Такой подход широко используется в приложениях дополненной и виртуальной реальности, где такие действия, как взмах рукой, прыжок или указание, преобразуются в реакции внутри игры в реальном времени, создавая более захватывающий опыт.

48. Анализ пищевой ценности на этикетках#

Чтение этикеток с пищевой ценностью может занимать много времени, особенно когда форматы различаются у разных брендов. Решения на основе компьютерного зрения упрощают эту задачу.

Обрабатывая изображения этикеток продуктов, системы компьютерного зрения могут извлекать ключевые сведения, такие как калорийность, ингредиенты и информацию о питательных веществах. С помощью обработки изображений, оптического распознавания символов и машинного обучения этикетки можно сканировать смартфонами или простыми сканерами, делая информацию более доступной для просмотра и сравнения.

49. Подсчет людей#

Знание количества людей в определенном пространстве помогает компаниям и городам лучше планировать работу. Системы на основе компьютерного зрения могут подсчитывать людей, входящих в область или выходящих из нее, используя видеопотоки из общественных мест.

Такие решения используют обнаружение и отслеживание объектов для мониторинга перемещений в реальном времени. Их применяют в розничных магазинах, транспортных узлах и умных городах для управления потоками людей и повышения безопасности.

50. Мониторинг транспортного потока#

Мониторинг движения необходим для обеспечения безопасности на дорогах и снижения заторов. Камеры и датчики в сочетании с компьютерным зрением могут отслеживать транспортные средства в реальном времени и анализировать транспортный поток. Это помогает городским планировщикам лучше понимать схемы движения и оптимизировать время работы светофоров для улучшения общего управления транспортом.

Рис. 9. Обнаружение и подсчет транспортных средств на шоссе с помощью YOLO (Источник)

51. Инспекция трубопроводов#

Технология компьютерного зрения позволяет проверять длинные трубопроводы, не подвергая людей опасности. Дроны с камерами высокого разрешения и алгоритмами на основе зрения могут проверять трубопроводы на наличие коррозии, утечек или трещин. Такая автоматизация снижает риск для людей, ускоряет проверки при техническом обслуживании и обеспечивает непрерывный мониторинг на больших расстояниях, делая эксплуатацию трубопроводов безопаснее.

52. Проверка крышек бутылок#

Крышки бутылок иногда отсутствуют или закрывают бутылку недостаточно герметично, что приводит к порче продукта или проблемам с безопасностью. Это одна из ключевых проблем в индустрии напитков. Системы компьютерного зрения помогают решать ее, контролируя производственные линии и используя камеры для обнаружения отсутствующих, незакрепленных или неправильно установленных крышек.

53. Управление складской площадкой#

Управлять большими складскими площадками, где постоянно перемещаются контейнеры и транспортные средства, не так просто, как кажется. Системы на основе зрения справляются с этой сложностью, определяя идентификаторы контейнеров, отслеживая их местоположение и записывая перемещения в реальном времени.

Камеры контролируют активность на площадке и автоматически обновляют системы. Это решение на основе ИИ и компьютерного зрения направлено на улучшение логистики и общего рабочего процесса.

54. Обнаружение редких видов#

Редкие виды часто сложно изучать, поскольку они встречаются нечасто и обычно обитают на охраняемых или удаленных территориях. Однако системы на основе зрения могут собирать визуальные данные с помощью фотоловушек, дронов или спутниковых снимков.

Эти системы используют классификацию изображений для распознавания животных по таким признакам, как форма, цвет и отметины. Это позволяет ИИ на основе зрения автоматически обнаруживать виды, записывать наблюдения с течением времени и отслеживать популяции, не тревожа дикую природу.

55. Системы самообслуживания на кассе#

Компьютерное зрение сделало самостоятельную оплату покупок быстрее и проще. Покупатели могут сканировать товары и оплачивать их, не ожидая в длинных очередях.

Это обеспечивается камерами в магазинах, умными сканерами и терминалами с поддержкой компьютерного зрения, которые отслеживают, как товары берут и кладут на место, помогая системам точно распознавать продукты. В результате количество ошибок сокращается, оплата проходит быстрее, а общий процесс покупок в загруженных розничных магазинах становится удобнее.

56. Обнаружение износа шин#

Со временем шины теряют сцепление с дорогой, но изменения часто бывают малозаметными. Системы на основе зрения, установленные в гаражах или сервисных центрах, проверяют поверхности шин на наличие признаков износа или повреждений, таких как малая глубина протектора или неравномерный рисунок. Раннее выявление проблем помогает предотвращать небезопасные условия вождения и делает обслуживание шин более предсказуемым.

57. Подсчет предметов#

С помощью компьютерного зрения подсчет предметов можно автоматизировать, обнаруживая и отслеживая товары на изображениях или видео. Например, системы зрения могут подсчитывать упакованные коробки на конвейере, контролировать уровень запасов в супермаркетах или отслеживать товары, перемещающиеся по сборочной линии на этапах мойки или обработки. Такой подход широко используется на складах, фабриках и в розничной торговле для сокращения расхождений в запасах, раннего обнаружения отсутствующих товаров и поддержания точных данных об инвентаризации.

Рис. 10. Зеленые яблоки на сборочной линии, обнаруженные с помощью YOLO (Источник)

58. Обнаружение подводных видов#

Изучать жизнь под поверхностью океана непросто, но компьютерное зрение сделало отслеживание подводных видов более эффективным. Исследователи могут использовать визуальные данные с подводных дронов и камер подводных аппаратов для обнаружения рыб, кораллов и других морских видов в реальном времени. Эта информация помогает отслеживать популяции, изучать места обитания и контролировать океанские экосистемы, не нарушая жизнь морских организмов.

59. Обнаружение пищевых отходов на кухне#

Крупные коммерческие кухни ежедневно производят значительное количество пищевых отходов. Сегодня системы на основе зрения используются для автоматизации всего процесса сокращения пищевых отходов.

Эти системы компьютерного зрения используют камеры, установленные рядом с зонами приготовления или умными контейнерами для отходов, чтобы распознавать продукты, измерять размеры порций и отслеживать схемы образования отходов. Несколько гостиничных сетей и компаний общественного питания используют эти данные для корректировки меню, сокращения отходов и снижения расходов.

60. Оценка качества продуктов питания#

Оценка качества продуктов питания все чаще автоматизируется с помощью систем компьютерного зрения на предприятиях пищевой промышленности. По мере движения фруктов, овощей и упакованных товаров по производственным линиям модели зрения могут сортировать их по размеру, цвету, степени зрелости и поверхностным дефектам с помощью обнаружения и классификации. Это сокращает объем ручных проверок, минимизирует количество человеческих ошибок и гарантирует, что до покупателей доходят только качественные продукты, даже при ежедневной обработке больших объемов.

Основные выводы#

Компьютерное зрение быстро становится ключевой частью передовых производственных и операционных систем. Базовые задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение, отслеживание, сегментация и классификация, уже поддерживают приложения во многих отраслях, включая здравоохранение, розничную торговлю, сельское хозяйство и автономные транспортные средства. Больше всего меняется то, насколько масштабируемыми и практичными стали эти системы.

Хочешь узнать больше об AI? Присоединяйся к нашему растущему сообществу и узнай больше о компьютерном зрении в нашем репозитории GitHub. Ознакомься со страницами решений и узнай об AI в производстве и AI на основе компьютерного зрения в здравоохранении. Изучи наши варианты лицензирования, чтобы уже сегодня начать использовать AI на основе компьютерного зрения!