60 впечатляющих приложений компьютерного зрения

Сегодня изображения и видео играют важную роль в принятии решений. Мы полагаемся на визуальную информацию, когда ездим по оживленным дорогам, делаем покупки в Интернете, просматриваем социальные сети, посещаем больницы и даже управляем бизнесом. 

Визуальные данные стали естественной частью повседневной жизни и влияют на многие наши решения. Чтобы машины могли понимать эту информацию таким же образом, им также необходимо уметь видеть и интерпретировать визуальный контент. 

Именно здесь компьютерное зрение играет важную роль. Являясь одной из отраслей искусственного интеллекта (ИИ), компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию.

Вместо простой записи происходящего, технология компьютерного зрения может анализировать изображения для извлечения полезной информации. Решения на основе компьютерного зрения могут detect , track и classify по форме, размеру или цвету. 

Рассмотрим простой пример. Допустим, у менеджера магазина есть задача определить, какие полки быстрее всего опустошаются. Системы компьютерного зрения можно использовать для анализа изображений полок, чтобы обнаружить отсутствующие товары и выделить продукты, которые быстро распродаются. Это позволяет менеджерам магазинов своевременно пополнять запасы. 

Такие системы работают на основе моделей компьютерного зрения, которые обучаются на наборах данных для распознавания объектов и выявления закономерностей на основе визуальных данных. Например, Ultralytics — это быстрая и надежная модель компьютерного зрения, разработанная для работы в режиме реального времени. 

В этой статье мы рассмотрим 60 эффективных приложений компьютерного зрения и посмотрим, как они используются в различных отраслях. Приступим!

Роль компьютерного зрения в современную эпоху искусственного интеллекта

Прежде чем углубиться в различные области применения компьютерного зрения, давайте кратко рассмотрим его значение в современном мире.

В течение многих лет мониторинг и анализ изображений или видеозаписей осуществлялся вручную. Такой ручной подход был трудоемким, подверженным ошибкам и непоследовательным. Фактически, исследования показывают, что человеческий фактор является причиной почти четверти проблем, связанных с проверками на производственных предприятиях, что замедляет процесс принятия решений во многих отраслях.

Ситуация изменилась с появлением машинного обучения и значительными достижениями в области компьютерного зрения. В основе искусственного интеллекта зрения лежит анализ изображений, который позволяет моделям понимать то, что они видят. 

Это привело к быстрому внедрению таких приложений, как инспектирование, отслеживание и автоматизация, при этом прогнозируется, что к 2032 году мировой рынок компьютерного зрения достигнет примерно 58 миллиардов долларов.

Этот рост обусловлен ценностью, которую компьютерное зрение приносит в реальных приложениях. Благодаря автоматизации анализа изображений и видео, оно обеспечивает более быстрые, точные и надежные результаты. Например, можно отслеживать дорожные происшествия. Аналогичным образом, фермерские хозяйства могут в режиме реального времени контролировать состояние урожая, а магазины — track полки заканчиваются первыми. 

Эти варианты использования помогают командам действовать быстрее и принимать более эффективные решения на основе надежных данных. Для этого компьютерное зрение опирается на набор основных задач, которые позволяют реализовывать широкий спектр приложений. 

Основные задачи компьютерного зрения

Задачи компьютерного зрения поддерживаются обученными моделями компьютерного зрения, которые обучаются на больших наборах данных и применяют эти знания к живым видеозаписям. Например,YOLO Ultralytics YOLO , такие как YOLO26, поддерживают несколько задач в средах реального времени. 

Ниже приведены некоторые из основных задач компьютерного зрения, используемых в широком спектре приложений:

• Обнаружение объектов: включает в себя идентификацию объектов на изображении или в видео и их локализацию с помощью ограничительных рамок. Часто является отправной точкой для многих приложений компьютерного зрения.
• Отслеживание объектов: после обнаружения объекта модель машинного зрения может продолжать track по кадрам видео. Это позволяет моделям отслеживать и понимать движение. 
• Сегментация экземпляров: идет еще дальше, отделяя объекты от фона или разделяя их на точные области.
• Классификация изображений: эта задача присваивает метку всему изображению. Ее можно использовать для идентификации типов транспортных средств, отделения спелых фруктов от незрелых или classify типов дефектов на производственной линии.
• Оценка позы: определяет положение и ориентацию ключевых точек на объектах, чаще всего на людях или животных. Широко используется в спортивной аналитике, мониторинге пациентов и робототехнике для понимания позы, движений и взаимодействий.
• Ориентированное обнаружение ограничивающих прямоугольников (OBB): эта задача обнаруживает объекты и показывает их положение и поворот, что делает ее полезной для идентификации наклоненных или повернутых объектов на изображениях или в видео.

Изучение 60 применений компьютерного зрения в различных отраслях промышленности

Далее давайте рассмотрим, как компьютерное зрение применяется в широком спектре реальных случаев использования, охватывающих такие отрасли, как розничная торговля, производство, здравоохранение, автомобилестроение и сельское хозяйство.

1. Профилактическое обслуживание посредством визуального осмотра

Фабрики состоят из огромного количества машин, работающих одновременно, и следить за всеми ними может быть сложно. Системы прогнозного технического обслуживания на основе компьютерного зрения используют камеры для непрерывного мониторинга оборудования и анализа визуальных признаков, таких как коррозия, утечки, смещение и износ поверхности. Обнаруживая ранние признаки неисправности, эти системы на основе компьютерного зрения помогают командам проактивно планировать техническое обслуживание, сокращать незапланированные простои, продлевать срок службы машин и поддерживать более безопасную и эффективную работу промышленного оборудования.

2. Распознавание номерных знаков

С помощью технологии компьютерного зрения можно detect знаки. Эти системы часто интегрируются с технологией оптического распознавания символов (OCR) для сканирования номерного знака автомобиля и извлечения букв и цифр.

Это упрощает идентификацию транспортных средств, движущихся по дорогам или проходящих через контрольно-пропускные пункты. Такая технология широко используется в системах мониторинга дорожного движения, на пунктах взимания платы за проезд и в системах парковки. Она также применяется на входах и выходах из жилых и коммерческих зданий для автоматизации отслеживания транспортных средств и сокращения ручных проверок.

3. Мониторинг подозрительного поведения

Вы можете отслеживать подозрительное поведение людей с помощью компьютерного зрения. Вместо того, чтобы отслеживать каждый канал камеры, камеры и датчики с интегрированным зрением полагаются на обнаружение и отслеживание.

Они могут detect и отмечать аномалии, такие как бродяжничество, внезапный бег или доступ в зоны с ограниченным доступом. В основном они используются в общественных местах, розничных магазинах, транспортных станциях и зонах с высоким уровнем безопасности, оповещая службы безопасности, чтобы те могли быстро реагировать, когда что-то выглядит подозрительно.

4. Обнаружение пожара и дыма

Обнаружение огня и дыма может обеспечить раннее предупреждение перед серьезным происшествием. Это становится возможным благодаря моделям компьютерного зрения. 

Эти модели могут использоваться для непрерывного наблюдения за визуальными изменениями, такими как дрейфующий дым, мерцающие пламя или необычная дымка в воздухе. Обнаружение огня и дыма обычно используется на складах, фабриках, в лесах и больших зданиях, где раннее обнаружение пожара может иметь решающее значение.

5. Автономные транспортные средства

Автономные транспортные средства обычно используют компьютерное зрение для интерпретации постоянного движения. Например, Tesla использует камеры и системы компьютерного зрения в своих самоуправляемых автомобилях для обработки визуальных данных и detect , дорожных знаков, близлежащих транспортных средств и людей. Модели на основе зрения поддерживают такие задачи, как обнаружение, отслеживание и сегментация, помогая автомобилю понимать окружающую обстановку и расставлять приоритеты по важной информации.

6. Обнаружение граффити с помощью искусственного интеллекта 

Обнаружение граффити может осуществляться с помощью компьютерного зрения для идентификации нарисованных знаков на стенах, мостах и другой общественной собственности. Интеллектуальные системы могут сканировать изображения или видео для распознавания форм, цветов и узоров, которые соответствуют граффити, даже в оживленных городских условиях. 

Модели компьютерного зрения, такие как YOLO26, поддерживают обнаружение объектов и классификацию изображений, которые можно использовать для detect , что позволяет в режиме реального времени отмечать новые надписи. Умные города могут использовать решения для обнаружения граффити на базе YOLO26, чтобы быстрее планировать уборку, контролировать территории и поддерживать общественные места в чистоте.

7. Обслуживание города 

Для обеспечения бесперебойной работы города необходимо ежедневно проводить множество проверок. Решения на основе компьютерного зрения могут изменить эту ситуацию, позволяя осуществлять мониторинг улиц и общественных мест. 

Например, Сингапур хорошо известен своими инициативами по использованию искусственного интеллекта для поддержания городских пространств. Системы на основе искусственного зрения контролируют улицы, общественные места и инфраструктуру, обнаруживая такие проблемы, как выбоины, сломанные знаки или переполненные мусорные баки.

8. Мониторинг толпы 

Мониторинг толпы включает в себя анализ того, как люди перемещаются и собираются в оживленных местах. Камеры и датчики, интегрированные с алгоритмом видеонаблюдения, могут обрабатывать видеопоток в реальном времени, чтобы оценить размер толпы, track схемы track и detect изменения. 

Это помогает выявлять узкие места, скопление людей или необычную активность до того, как они станут проблемой. Мониторинг скопления людей полезен в таких местах, как железнодорожные вокзалы, стадионы, места проведения массовых мероприятий и центры городов.

9. Обнаружение краж

При обнаружении краж технология компьютерного зрения используется для выявления подозрительной активности. Искусственный интеллект на основе зрения может помочь в анализе записей с камер с помощью алгоритмов глубокого обучения и обнаружения объектов для track , объектов и моделей движения в режиме реального времени. 

Вместо того чтобы полагаться только на сигнализацию или проверку фактов после их совершения, эти приложения компьютерного зрения отмечают необычное поведение. Такая автоматизация помогает розничным магазинам, складам и умным городам сократить потери и оптимизировать рабочие процессы в сфере безопасности.

10. Обнаружение полосы движения

Для безопасного вождения самоуправляемые автомобили должны четко понимать дорожную обстановку. Распознавание полос движения — это основное приложение компьютерного зрения, используемое для понимания структуры дороги в режиме реального времени. 

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

11. Обнаружение аварий и столкновений

Обнаружение аварий и столкновений использует технологию компьютерного зрения для detect и опасных ситуаций в режиме реального времени. Модели компьютерного зрения в сочетании с алгоритмами обнаружения столкновений могут помочь в анализе видеопотоков в режиме реального времени с дорожных камер, видеорегистраторов или дронов. 

Отслеживая внезапные остановки транспортных средств, ненормальные движения или неожиданные взаимодействия с объектами, эти системы на базе искусственного интеллекта могут идентифицировать аварии в течение нескольких секунд. В результате это позволяет быстрее реагировать на чрезвычайные ситуации и лучше управлять дорожным движением в умных городах. 

12. Мониторинг водителя и обнаружение сонливости

Длительные поездки и интенсивный дорожный трафик могут повлиять на бдительность водителя. Системы компьютерного зрения, отслеживающие внимание водителя и обнаруживающие сонливость, могут в режиме реального времени определять физическое состояние водителя. 

Например, камеры внутри автомобиля могут отслеживать такие признаки, как закрытие глаз, частота морганий, движения головы и направление взгляда. Затем модели машинного обучения и глубокого обучения интерпретируют эти сигналы. При появлении признаков усталости или отвлечения внимания система может выдавать предупреждения или сигналы тревоги. 

13. Интеллектуальные системы парковки

Найти место для парковки в оживленном городе может быть непросто, но благодаря технологиям компьютерного зрения сегодня это стало проще. Интеллектуальные системы парковки используют камеры и модели компьютерного зрения на базе искусственного интеллекта для мониторинга парковок в режиме реального времени. 

Модели Vision могут detect и занятые места, помогая водителям быстро и эффективно находить парковочные места. Они широко используются в торговых центрах, аэропортах, офисных комплексах и центрах городов для повышения эффективности парковки. 

14. Анализ тепловой карты клиентов

Розничные продавцы могут использовать анализ тепловых карт покупателей, чтобы понять, как покупатели перемещаются по магазину. Камеры с функцией видеонаблюдения track покупатели ходят, останавливаются или собираются, а затем преобразуют эти данные в тепловые карты с цветовой кодировкой. 

Оживленные зоны отображаются в теплых тонах, а более спокойные зоны — в холодных оттенках. Это особенно полезно при улучшении планировки, более эффективном размещении товаров, уменьшении скопления людей возле касс и анализе поведения покупателей. 

15. Распознавание логотипа бренда

Многие медиакомпании в настоящее время используют компьютерное зрение для detect в изображениях и видео на различных платформах, включая рекламу, мероприятия и посты в социальных сетях. Обнаруживая и классифицируя логотипы, компании могут измерять охват кампаний, отслеживать экспозицию бренда и своевременно detect или мошенническое использование логотипов. Это означает, что маркетинговые и юридические команды могут отслеживать присутствие бренда в широком масштабе без необходимости вручную просматривать большие объемы визуального контента. 

16. Мониторинг запасов на полках

Пустые полки часто остаются незамеченными, пока на них не укажет покупатель. Мониторинг запасов на полках может предотвратить это с помощью камер, которые регулярно сканируют полки. Системы искусственного зрения могут сканировать изображения полок, detect , подсчитывать товары и track во времени с помощью функций обнаружения и отслеживания объектов. Это решает распространенную в розничной торговле проблему упущенных возможностей пополнения запасов. 

17. Обнаружение утечек в плите

Технология компьютерного зрения может использоваться для выявления утечек в плитах зданий путем анализа изображений с тепловизионной камеры. Эти системы выполняют такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация, чтобы выявить незначительные признаки влаги, трещин или структурных проблем. Используя тепловизионные камеры, ремонтные бригады могут detect на ранней стадии, что снижает зависимость от ручных проверок. Обнаружение утечек в плитах широко используется в жилых домах, коммерческих зданиях и крупных объектах для снижения затрат на ремонт. 

18. Контроль качества

Контроль качества направлен на то, чтобы готовый продукт соответствовал требуемому стандарту, прежде чем он поступит к клиентам. Модели компьютерного зрения можно использовать для сравнения продуктов с заранее заданными эталонами, проверяя наличие видимых проблем, которые влияют на удобство использования, безопасность или внешний вид. Это позволяет производителям поддерживать стабильное качество в больших объемах и сокращать количество возвратов без замедления производства. 

19. Обнаружение дефектов

Обнаружение дефектов проверяет продукты на наличие таких проблем, как трещины, царапины или неправильные этикетки. Оно использует задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, для выявления дефектов, даже когда предметы быстро движутся по производственной линии. 

При обнаружении дефекта продукт может быть автоматически помечен или удален. Это гарантирует, что только высококачественные изделия проходят дальше, не замедляя производственные процессы.

20. Обнаружение поверхности 

Компьютерное зрение также используется для проверки внешней отделки продуктов и обеспечения стабильного качества. Модели на основе компьютерного зрения анализируют текстуру, однородность цвета, покрытия и полировку для detect отделки или повреждений поверхности. Это приложение широко используется в отраслях, где внешний вид так же важен, как и рабочие характеристики, например в электронике, автомобилестроении и производстве потребительских товаров.

21. Проверка отсутствующих предметов

Перед тем как продукты будут запечатаны или отправлены, камеры с искусственным интеллектом могут проверить, что все необходимые элементы присутствуют. Используя машинное обучение и компьютерное зрение, эти системы могут быстро detect бутылки, детали или упакованные компоненты, сокращая количество ошибок и переделок. Комбинируя обнаружение объектов с мониторингом в реальном времени, производители могут поддерживать стабильное качество и избегать дорогостоящих ошибок.

22. Мониторинг конвейера

Производственные линии можно контролировать в режиме реального времени с помощью технологии компьютерного зрения, чтобы выявлять неверно выровненные детали, заторы или пропущенные этапы. Системы компьютерного зрения могут track и проверять их положение по мере продвижения по линии. 

При обнаружении проблемы команды могут быть немедленно оповещены, что сокращает время простоя, улучшает рабочие процессы и поддерживает качество продукции. Эта автоматизация обеспечивает эффективность операций и своевременное принятие решений.

23. Автоматизация склада 

Системы компьютерного зрения могут играть важную роль в автоматизации современных складов. Например, на складах Amazon роботы с системой компьютерного зрения идентифицируют посылки, track перемещение и определяют, где их хранить или откуда брать. Благодаря сочетанию визуальных данных и робототехники на базе искусственного интеллекта склады могут оптимизировать рабочие процессы, сократить количество человеческих ошибок и обеспечить более быструю доставку посылок до места назначения. 

24. Отслеживание запасов

Благодаря достижениям в области компьютерного зрения, компании могут отслеживать уровень запасов в режиме реального времени, detect или неправильно размещенные товары и автоматически обновлять записи. Это позволяет более точно управлять запасами, предотвращать их избыток или нехватку, а также ускорять принятие решений на складах, в розничных магазинах и производственных помещениях.

25. Подсчет и идентификация таблеток

В здравоохранении точное подсчитывание и идентификация таблеток имеет решающее значение для предотвращения ошибок. Системы компьютерного зрения могут использовать обнаружение объектов и классификацию изображений для идентификации типов таблеток и их автоматического подсчета. Камеры с интегрированной системой технического зрения захватывают изображения лекарств в высоком разрешении, а алгоритмы на базе искусственного интеллекта анализируют их в режиме реального времени, помогая аптекам, больницам и клиникам поддерживать рабочие процессы. 

26. Сортировка белья

В крупных прачечных ручная сортировка занимает много времени и часто сопровождается ошибками. Системы компьютерного зрения могут использовать камеры и модели искусственного интеллекта для автоматической сортировки одежды по цвету, размеру или типу ткани. 

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

27. Обнаружение трещин

Компьютерное зрение помогает обнаруживать трещины, которые легко упустить из виду человеческим глазом. Используя камеры и обработку изображений, модели искусственного интеллекта сканируют поверхности, такие как дороги, стены, мосты и машины, чтобы detect признаки повреждений. 

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

28. Подсчет клеток в микроскопии

Лабораторные эксперименты часто зависят от точного знания количества клеток в образце. Это побудило исследователей использовать модели компьютерного зрения, которые поддерживают сегментацию изображений и подсчет объектов. Эти модели detect клетки, разделяют перекрывающиеся и автоматически подсчитывают их, что позволяет сэкономить время и повысить точность.

29. Обнаружение трещин в пряжке

Компьютерное зрение может помочь врачам обнаруживать переломы с вывихом на рентгеновских снимках, которые часто встречаются у детей и которые легко пропустить. Модели глубокого обучения можно точно настроить для анализа данных медицинской визуализации, изучения форм и текстур костей, чтобы detect изгибы или трещины. В частности, классификация изображений может выделять проблемные области, помогая радиологам ставить более быстрые и точные диагнозы.

30. Обнаружение падения пациента

Одной из важнейших задач в больницах и домах престарелых является обеспечение безопасности пациентов круглосуточно. Персонал не всегда может находиться рядом с ними. Однако такие технологии, как компьютерное зрение, могут помочь в этом, отслеживая движения пациентов и выявляя потенциальные риски в режиме реального времени.

Например, отслеживая позу тела и характер движений, системы на основе зрения могут в режиме реального времени detect падения. При обнаружении падения система может мгновенно оповестить персонал, что позволяет быстро отреагировать на ситуацию. Это особенно важно для пожилых людей или пациентов, проходящих реабилитацию, поскольку быстрая помощь может снизить риск серьезных травм и улучшить качество ухода в целом.

31. Мониторинг пациентов в отделении интенсивной терапии

В отделении интенсивной терапии пациенты должны постоянно находиться под пристальным наблюдением. Это может быть утомительным и сложным для медицинского персонала, особенно во время длительных смен. Системы компьютерного зрения могут помочь в этом, постоянно отслеживая движения и положение пациентов, что позволяет медицинскому персоналу сосредоточиться на важных задачах и при этом быстро реагировать на возникающие проблемы.

32. Отслеживание хирургических инструментов

Во время операции очень важно отслеживать каждый медицинский инструмент. Надголовные камеры могут быть интегрированы с компьютерным зрением для detect track инструментов на протяжении всей процедуры. Это повышает безопасность в операционной, сокращает задержки и позволяет хирургам и медсестрам полностью сосредоточиться на процедуре.

33. Медицинская диагностика по изображениям

Медицинская диагностика изображений может опираться на компьютерное зрение. Это позволяет врачам более четко и быстро анализировать сканы. 

Используя глубокое обучение и сверточные нейронные сети, системы технического зрения анализируют рентгеновские снимки, МРТ и КТ, чтобы найти визуальные закономерности. Например, при обнаружении опухолей такие возможности технического зрения, как обработка изображений, сегментация и обнаружение объектов, выделяют подозрительные области и помогают поставить точный диагноз.

34. Обнаружение несоответствия СИЗ

В оживленных промышленных средах сложно постоянно контролировать каждого работника. Камеры с функцией видеонаблюдения могут решить эту проблему, постоянно наблюдая за рабочими зонами и проверяя наличие необходимого защитного снаряжения, такого как каски, перчатки и светоотражающие жилеты. Обнаруживая отсутствие средств индивидуальной защиты (СИЗ) в режиме реального времени, эти системы помогают предотвратить несчастные случаи и повысить общую безопасность на рабочем месте.

35. Мониторинг растений и урожая

Мониторинг растений и урожая позволяет фермерам следить за состоянием посевов в течение всего вегетационного периода. Камеры, установленные на дронах, тракторах или фиксированных опорах, могут регулярно снимать растения на поле. 

Использование компьютерного зрения позволяет системам анализировать визуальные признаки, такие как цвет листьев, размер растений и особенности роста, для detect признаков стресса, дефицита питательных веществ или нехватки воды. Благодаря раннему выявлению проблем фермеры могут быстрее реагировать, повышать урожайность и избегать крупных потерь урожая.

36. Мониторинг поголовья скота

Мониторинг скота использует компьютерное зрение для наблюдения за поведением животных без постоянного контроля со стороны человека. Камеры track , позу и уровень активности, чтобы выявить признаки травм, болезней или стресса. 

Например, ограниченная подвижность или необычная походка могут сигнализировать о проблемах со здоровьем. Эти системы используют функции обнаружения и отслеживания для постоянного мониторинга стад, помогая фермерам более эффективно управлять крупными хозяйствами.

37. Обнаружение лесных пожаров

Лесные пожары часто возникают в отдаленных районах, где возможности мониторинга со стороны человека ограничены. Системы компьютерного зрения анализируют визуальные данные, поступающие с наблюдательных вышек, дронов и аэрофотоснимков, для detect признаков, таких как тонкий дым, изменения цвета растительности или едва заметные движения, связанные с нагревом. Уменьшая количество ложных тревог, вызванных туманом или облаками, эти системы, работающие в режиме реального времени, позволяют властям быстрее реагировать и предотвращать распространение пожаров.

38. Определение зрелости драконьего фрукта

Знание правильного времени сбора урожая драконьего фрукта — отличный пример очень специфического применения компьютерного зрения, когда время сбора напрямую влияет на качество и срок хранения. Модели на основе компьютерного зрения используют обнаружение и классификацию изображений для оценки степени зрелости и прогнозирования оптимального времени сбора урожая. Фермерские хозяйства уже начинают использовать камеры на базе искусственного интеллекта для оптимизации проверки зрелости, что делает сбор урожая более быстрым, точным и стабильным.

39. Наблюдение за птицами

Благодаря компьютерному зрению наблюдение за птицами стало более точным. Интеллектуальные камеры и бинокли с искусственным интеллектом используют алгоритмы компьютерного зрения, в том числе такие модели, как YOLO26, для выполнения таких задач, как обнаружение объектов и оценка положения. Это позволяет исследователям и энтузиастам track , наблюдать за поведением и изучать модели миграции. 

40. track животных на снегу

В заснеженных регионах следы животных могут дать ценную информацию о перемещениях диких животных. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO26, могут использоваться для detect track следов track в заснеженных регионах. 

Анализируя визуальные паттерны, эти модели упрощают идентификацию видов, оценку их перемещений и изучение миграции. Это позволяет исследователям и экологам отслеживать популяции в режиме реального времени, наблюдать за поведением животных и защищать дикую природу.

41. Железнодорожные перевозки 

Железнодорожные сети работают в условиях постоянного движения, жестких графиков и рисков для безопасности, что затрудняет ручной мониторинг. Технология компьютерного зрения может автоматизировать эти проверки путем анализа визуальных данных с камер, установленных вдоль путей, на станциях и в бортовых системах. 

Используя обнаружение объектов и сегментацию экземпляров, модели машинного зрения могут в режиме реального времени detect track , сигнальные проблемы, препятствия на пути или людей, входящих в зоны с ограниченным доступом. Это снижает вероятность человеческой ошибки, оптимизирует рабочие процессы и способствует более безопасной и надежной эксплуатации железных дорог в больших масштабах. 

42. Задачи OCR, связанные с документами

Обработка документов стала намного проще благодаря системам оптического распознавания символов на основе компьютерного зрения. Эти системы сначала detect области detect на изображениях, таких как счета, формы и квитанции, а затем извлекают их содержание, чтобы его можно было искать и использовать.

После захвата текст может быть автоматически обработан, проанализирован или обобщен. Это помогает компаниям повысить точность и оптимизировать рабочие процессы, связанные с большим объемом документов, в сфере финансов, здравоохранения и операционной деятельности.

43. Обнаружение и отслеживание игроков

Крупные спортивные мероприятия начали использовать технологию компьютерного зрения для track движений track на поле. Модели компьютерного зрения тщательно анализируют видеозаписи матчей в режиме реального времени с помощью функций обнаружения объектов, отслеживания объектов и оценки положения. 

Тренеры и аналитики используют эти данные для изучения результативности, позиционирования и командной работы. Фактически, отслеживание игроков в настоящее время широко распространено в футболе, баскетболе и крикете, что позволяет командам принимать решения на основе данных во время тренировок и матчей. 

44. Отслеживание мяча

Еще одним хорошим примером того, как компьютерное зрение может помочь спортивным аналитикам, является отслеживание мяча. В быстро развивающихся видах спорта отслеживать мяч может быть сложно. 

Системы компьютерного зрения могут detect и track движение кадр за кадром, регистрируя его положение, скорость и направление в режиме реального времени. Эти данные помогают анализировать результативность и принимать справедливые решения в таких видах спорта, как футбол, крикет и гольф.

45. Обнаружение игральных карт

В регулируемых игровых средах, таких как казино, компьютерное зрение используется для мониторинга карточных игр, например блэкджека, путем идентификации и отслеживания игральных карт на столе в режиме реального времени. Это помогает обеспечить честность игры, предотвратить мошенничество и сохранить прозрачность. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO26, могут использоваться 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 искусственного интеллекта для анализа зрения могут помочь выявить эти проблемы на ранней стадии, анализируя движения игроков во время тренировок и игр. 

Камеры с искусственным интеллектом могут track положение track , равновесие и паттерны движений, чтобы выявлять небезопасные движения. Это позволяет командам корректировать форму, улучшать тренировочные программы и снижать риск серьезных травм.

47. Управление жестами в играх

Управление жестами в играх тесно связано с компьютерным зрением. Системы на основе зрения detect интерпретируют движения рук и тела, позволяя игрокам управлять играми без физических контроллеров. 

Этот подход широко используется в дополненной и виртуальной реальности, где такие действия, как махание рукой, прыжки или указание пальцем, преобразуются в реакции в игре в режиме реального времени, создавая более захватывающий опыт.

48. Анализ этикеток с информацией о пищевой ценности

Чтение этикеток с информацией о пищевой ценности может занимать много времени, особенно когда форматы этикеток у разных брендов различаются. С помощью решений на основе компьютерного зрения этот процесс можно упростить. 

Обрабатывая изображения этикеток продуктов питания, системы компьютерного зрения могут извлекать ключевые сведения, такие как калорийность, состав и информация о питательных веществах. С помощью обработки изображений, оптического распознавания символов и машинного обучения этикетки с информацией о питательной ценности можно сканировать с помощью смартфонов или простых сканеров, что упрощает доступ к информации и ее сравнение.

49. Подсчет людей

Знание количества людей, находящихся в определенном месте, помогает предприятиям и городам лучше планировать свою деятельность. Системы на основе компьютерного зрения могут подсчитывать количество людей, входящих или выходящих из определенной зоны, используя видеоизображения с камер, установленных в общественных местах. 

Такие решения основаны на обнаружении и отслеживании объектов для отслеживания движения в режиме реального времени. Они используются в розничных магазинах, транспортных узлах и умных городах для управления потоком людей и повышения безопасности. 

50. Мониторинг транспортных потоков 

Мониторинг дорожного движения необходим для обеспечения безопасности на дорогах и снижения загруженности. Камеры и датчики в сочетании с компьютерным зрением позволяют track в режиме реального времени и анализировать транспортные потоки. Это помогает городским планировщикам лучше понимать схемы дорожного движения и оптимизировать синхронизацию светофоров для улучшения общего управления дорожным движением.

51. Проверка трубопровода 

Технология компьютерного зрения позволяет проводить осмотр длинных трубопроводов без угрозы для жизни людей. Дроны, оснащенные камерами высокого разрешения и алгоритмами на основе компьютерного зрения, могут проводить осмотр трубопроводов на предмет коррозии, утечек или трещин. Такая автоматизация снижает риск для людей, ускоряет проверочные работы и позволяет осуществлять непрерывный мониторинг на больших расстояниях, что делает эксплуатацию трубопроводов более безопасной.

52. Проверка крышек бутылок

Крышки бутылок иногда могут теряться или плохо закрываться, что приводит к порче продукта или проблемам с безопасностью. Это одна из основных проблем в индустрии напитков. Системы компьютерного зрения могут помочь решить эту проблему, контролируя производственные линии и используя камеры для detect , незакрепленных или неправильно установленных крышек.

53. Управление двором

Управление большими складскими площадками, на которых постоянно перемещаются контейнеры и транспортные средства, не так просто, как кажется. Системы на основе машинного зрения справляются с этой сложной задачей, идентифицируя идентификаторы контейнеров, отслеживая их положение и регистрируя перемещения в режиме реального времени. 

Камеры контролируют деятельность на складе и автоматически обновляют системы. Это решение на базе искусственного интеллекта направлено на улучшение логистики и общего рабочего процесса. 

54. Обнаружение редких видов 

Редкие виды часто трудно изучать, поскольку они встречаются нечасто и обычно обитают в охраняемых или отдаленных районах. 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 окраска. Это позволяет Vision AI автоматически detect , регистрировать наблюдения в динамике и track , не беспокоя диких животных.

55. Системы самообслуживания

Компьютерное зрение сделало самообслуживание на кассе быстрее и проще. Покупатели могут сканировать и оплачивать товары, не стоя в длинных очередях. 

Это стало возможным благодаря камерам в магазинах, интеллектуальным сканерам и киоскам с функцией распознавания изображений, которые отслеживают, как товары берутся и кладутся на место, помогая системам точно распознавать предметы. В результате сокращается количество ошибок, ускоряется процесс оплаты и в целом улучшается качество обслуживания в оживленных розничных магазинах.

56. Обнаружение износа шин 

Со временем шины теряют сцепление с дорогой, но эти изменения часто незаметны и их трудно заметить. Системы на основе технологий машинного зрения, установленные в гаражах или сервисных центрах, проверяют поверхность шин на detect износа или повреждений, таких как небольшая глубина протектора или неравномерный рисунок. Благодаря раннему выявлению проблем эти системы помогают предотвратить небезопасные условия вождения и делают обслуживание шин более предсказуемым.

57. Подсчет предметов

С помощью компьютерного зрения подсчет товаров можно автоматизировать путем обнаружения и отслеживания продуктов на изображениях или видео. Например, системы технического зрения могут подсчитывать упакованные картонные коробки на конвейерной ленте, контролировать уровень запасов в супермаркетах или track , перемещающиеся по сборочной линии на этапах мойки или обработки. Этот подход широко используется на складах, фабриках и в розничной торговле для уменьшения несоответствий в запасах, раннего выявления недостающих товаров и поддержания точности данных об инвентаре.

58. Обнаружение подводных видов 

Исследовать жизнь под поверхностью океана нелегко, но компьютерное зрение упростило процесс track видов. Исследователи могут использовать визуальные данные, полученные с подводных дронов и погружных камер, для идентификации рыб, кораллов и других морских видов в режиме реального времени. Эта информация помогает track , изучать места обитания и контролировать экосистемы океана, не нарушая морскую жизнь.

59. Обнаружение кухонных отходов 

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

Эти системы компьютерного зрения используют камеры, установленные рядом с местами приготовления пищи или интеллектуальными мусорными баками, для идентификации продуктов, измерения размеров порций и track моделей track . Многие гостиничные сети и компании, занимающиеся общественным питанием, используют эти данные для корректировки меню, сокращения отходов и снижения затрат. 

60. Классификация качества пищевых продуктов

Оценка качества продуктов питания все чаще автоматизируется с помощью систем компьютерного зрения на предприятиях пищевой промышленности. По мере продвижения фруктов, овощей и упакованных товаров по производственной линии, модели компьютерного зрения могут сортировать их по размеру, цвету, степени зрелости и дефектам поверхности с помощью функций обнаружения и классификации. Это сокращает количество ручных проверок, минимизирует человеческий фактор и гарантирует, что к потребителям попадают только высококачественные продукты, даже при ежедневной переработке больших объемов.

Основные выводы 

Компьютерное зрение быстро становится ключевой частью передовых производственных и операционных систем. Основные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение, отслеживание, сегментация и классификация, теперь поддерживают приложения во многих отраслях, включая здравоохранение, розничную торговлю, сельское хозяйство и автономные транспортные средства. Наибольшие изменения затронули масштабируемость и практичность этих систем.

Хотите глубже погрузиться в мир искусственного интеллекта? Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу и узнайте больше о компьютерном зрении в нашем репозитории GitHub. Ознакомьтесь со страницами решений и узнайте об искусственном интеллекте в производстве и Vision AI в здравоохранении. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI уже сегодня!