60 важных примеров применения компьютерного зрения

Сегодня изображения и видео играют важную роль в принятии решений. Мы полагаемся на визуальную информацию, передвигаясь по оживлённым дорогам, совершая покупки в интернете, листая социальные сети, посещая больницы и даже управляя бизнесом.

Визуальные данные стали естественной частью повседневной жизни и влияют на многие наши решения. Чтобы машины могли воспринимать эту информацию похожим образом, им тоже нужно уметь видеть и интерпретировать визуальный контент.

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

Технологии компьютерного зрения не просто записывают происходящее, а анализируют изображения и извлекают полезные сведения. Решения на основе компьютерного зрения могут обнаруживать объекты, отслеживать движение и классифицировать предметы по форме, размеру или цвету.

Рассмотрим простой пример. Допустим, управляющий магазином хочет выяснить, на каких полках быстрее всего заканчиваются товары. Системы компьютерного зрения могут анализировать изображения полок, находить отсутствующие товары и отмечать те, которые быстро продаются. Благодаря этому управляющие магазинами могут вовремя пополнять запасы.

В основе таких систем лежат модели компьютерного зрения, обученные на наборах данных распознавать объекты и находить закономерности в визуальных данных. Например, Ultralytics YOLO26 — это быстрая и надёжная модель компьютерного зрения, предназначенная для работы в реальном времени.

Рис. 1. Обнаружение бутылок с помощью Ultralytics YOLO26. (Источник)

В этой статье мы рассмотрим 60 важных применений компьютерного зрения и узнаем, как их используют в разных отраслях.

Роль компьютерного зрения в современной эпохе ИИ#

Прежде чем перейти к конкретным задачам компьютерного зрения, давай кратко рассмотрим его значение сегодня.

Долгие годы наблюдение за изображениями и видео и их анализ выполнялись вручную. Такой подход отнимал много времени, приводил к ошибкам и не обеспечивал стабильных результатов. Исследования показывают, что человеческий фактор становится причиной почти четверти проблем при проверках на производстве, замедляя принятие решений во многих отраслях.

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

Это привело к быстрому внедрению таких приложений, как инспекция, отслеживание и автоматизация. По прогнозам, объем мирового рынка компьютерного зрения достигнет примерно 73 миллиардов долларов к 2034 году.

Рост рынка обусловлен тем, что компьютерное зрение приносит пользу в реальных задачах. Автоматизируя анализ изображений и видео, оно обеспечивает более быстрые, точные и надёжные результаты. Например, можно отслеживать аварии на дорогах. Фермерские хозяйства могут следить за здоровьем посевов в реальном времени, а магазины — отслеживать, на каких полках товары заканчиваются быстрее всего.

Эти сценарии помогают командам быстрее действовать и принимать более взвешенные решения на основе надёжных данных. Для этого компьютерное зрение использует набор основных задач, позволяющих решать широкий круг прикладных задач.

Основные задачи компьютерного зрения#

Задачи компьютерного зрения решают обученные модели компьютерного зрения: они учатся на больших наборах данных и применяют полученные знания к видеопотокам в реальном времени. Например, модели Ultralytics YOLO, такие как YOLO26, поддерживают несколько задач в средах реального времени.

Вот некоторые основные задачи компьютерного зрения, используемые в самых разных приложениях:

• Обнаружение объектов: модель находит объекты на изображении или видео и определяет их расположение с помощью ограничивающих рамок. Часто это отправная точка для многих приложений компьютерного зрения.
• Сегментация экземпляров: этот подход позволяет отделять объекты от фона или разбивать их на точные области.
• Классификация изображений: эта задача присваивает метку изображению целиком. Её можно использовать для определения типов транспортных средств, различения спелых и неспелых фруктов или классификации различных дефектов на производственной линии.
• Оценка позы: эта задача определяет положение и ориентацию ключевых точек на объектах, чаще всего на людях или животных. Её широко применяют в спортивной аналитике, мониторинге пациентов и робототехнике для анализа позы, движений и взаимодействий.
• Обнаружение ориентированных ограничивающих рамок (OBB): эта задача обнаруживает объекты и определяет их положение и поворот, что полезно для поиска наклонённых или повёрнутых объектов на изображениях и видео.
• Отслеживание объектов: обнаружив объект, модель компьютерного зрения может продолжать отслеживать его в кадрах видео. Это позволяет моделям наблюдать за движением и анализировать его.

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

60 примеров применения компьютерного зрения в разных отраслях#

Далее рассмотрим применение компьютерного зрения в самых разных реальных сценариях — в розничной торговле, производстве, здравоохранении, автомобильной промышленности и сельском хозяйстве.

1. Прогнозное обслуживание с помощью визуальной инспекции#

На фабриках одновременно работает огромное количество машин, и следить за каждой из них непросто. Системы прогнозного обслуживания на основе компьютерного зрения используют камеры для непрерывного наблюдения за оборудованием и анализа визуальных признаков, таких как коррозия, утечки, смещения и износ поверхностей. Рано обнаруживая признаки возможной поломки, такие системы помогают командам заранее планировать обслуживание, сокращать незапланированные простои, продлевать срок службы машин и обеспечивать более безопасную и эффективную работу производства.

2. Обнаружение номерных знаков#

С помощью компьютерного зрения можно обнаруживать номерные знаки. Такие системы часто интегрируют с технологией оптического распознавания символов (OCR), чтобы сканировать номерные знаки автомобилей и извлекать буквы и цифры.

Это упрощает идентификацию автомобилей, передвигающихся по дорогам или проходящих через контрольные пункты. Такие технологии часто применяют для мониторинга дорожного движения, на пунктах оплаты проезда и парковках. Их также используют на въездах и выездах жилых и коммерческих зданий, чтобы автоматизировать отслеживание автомобилей и сократить количество ручных проверок.

3. Мониторинг подозрительного поведения#

С помощью компьютерного зрения можно отслеживать подозрительное поведение людей. Вместо того чтобы наблюдать за каждым потоком с камеры, камеры и датчики со встроенным компьютерным зрением используют обнаружение и отслеживание.

Они могут обнаруживать действия и выявлять аномалии, например бесцельное пребывание на одном месте, внезапный бег или проникновение в закрытую зону. Такие системы в основном используют в общественных местах, магазинах, на транспортных станциях и объектах с высоким уровнем безопасности. Если что-то кажется подозрительным, они оповещают службы безопасности, чтобы те могли быстро отреагировать.

4. Обнаружение огня и дыма#

Обнаружение огня и дыма позволяет заблаговременно предупредить о возможном крупном происшествии. Это возможно благодаря моделям компьютерного зрения.

Эти модели позволяют непрерывно отслеживать визуальные изменения, например клубы дыма, мерцание пламени или необычную дымку в воздухе. Обнаружение огня и дыма обычно используют на складах, фабриках, в лесах и крупных зданиях, где раннее выявление пожара может иметь решающее значение.

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

5. Автономные транспортные средства#

Автономные транспортные средства обычно используют компьютерное зрение для интерпретации постоянно меняющейся обстановки. Например, Tesla использует камеры и системы компьютерного зрения в своих беспилотных автомобилях для обработки визуальных данных и обнаружения полос движения, дорожных знаков, соседних автомобилей и людей. Модели на основе компьютерного зрения поддерживают такие задачи, как обнаружение, отслеживание и сегментация, помогая автомобилю понимать окружение и расставлять приоритеты для важной информации.

6. Обнаружение граффити с помощью ИИ#

Обнаруживать граффити можно с помощью компьютерного зрения, выявляя рисунки на стенах, мостах и других объектах общественной собственности. Интеллектуальные системы могут сканировать изображения или видео и распознавать формы, цвета и узоры, характерные для граффити, даже в оживлённой городской среде.

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO26, поддерживают обнаружение объектов и классификацию изображений, которые можно использовать для выявления граффити и оповещения о новых рисунках в реальном времени. Умные города могут использовать решения для обнаружения граффити на основе YOLO26, чтобы быстрее планировать очистку, следить за территориями и поддерживать общественные пространства в порядке.

7. Обслуживание города#

Для бесперебойной работы города каждый день нужно выполнять множество проверок и работ по обслуживанию. Решения на основе компьютерного зрения упрощают эту работу, контролируя улицы и общественные пространства.

Например, Сингапур известен своими инициативами по поддержанию городских пространств с помощью ИИ для компьютерного зрения. Системы на основе компьютерного зрения наблюдают за улицами, общественными территориями и инфраструктурой, выявляя такие проблемы, как выбоины, сломанные знаки и переполненные мусорные баки.

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 размер толпы, отслеживать перемещения и обнаруживать резкие изменения.

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

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

9. Обнаружение краж#

При обнаружении краж компьютерное зрение используется для выявления подозрительной активности. Vision AI помогает анализировать видеозаписи с камер с помощью алгоритмов глубокого обучения и обнаружения объектов, отслеживая людей, предметы и модели перемещения в реальном времени.

Вместо того чтобы полагаться только на сигнализацию или разбор происшествий постфактум, такие приложения компьютерного зрения отмечают необычное поведение. Эта автоматизация помогает розничным магазинам, складам и умным городам сокращать потери и оптимизировать процессы обеспечения безопасности.

10. Обнаружение дорожной разметки#

Для безопасного движения автономным транспортным средствам необходимо чётко понимать дорожную обстановку. Обнаружение дорожной разметки — ключевое применение компьютерного зрения, позволяющее в реальном времени распознавать структуру дороги.

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

11. Обнаружение аварий и столкновений#

Обнаружение аварий и столкновений с помощью компьютерного зрения позволяет выявлять ДТП и опасные ситуации, едва не приведшие к столкновению, 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 резкие остановки транспортных средств, аномальные движения или неожиданные взаимодействия с объектами, такие системы на основе ИИ способны выявлять аварии за считаные секунды. Это ускоряет реагирование экстренных служб и улучшает управление дорожным движением в умных городах.

12. Мониторинг состояния водителя и обнаружение сонливости#

Длительные поездки и плотный трафик могут снижать внимательность водителя. Системы компьютерного зрения для мониторинга внимания водителя и обнаружения сонливости позволяют в реальном времени оценивать физическое состояние водителя.

Например, камеры в салоне автомобиля могут отслеживать такие признаки, как закрывание 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 выдавать оповещения или предупреждения.

13. Умные парковочные системы#

В оживлённом городе найти место для парковки бывает непросто, но сегодня технологии компьютерного зрения упрощают эту задачу. Умные парковочные системы используют камеры и модели компьютерного зрения на основе ИИ, чтобы в реальном времени отслеживать парковки.

Модели компьютерного зрения определяют свободные и занятые места, помогая водителям быстро и эффективно находить парковку. Такие системы широко применяются 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 покупателей#

Розничные продавцы могут анализировать тепловые карты покупателей, чтобы понимать, как посетители перемещаются по магазину. Камеры с компьютерным зрением отслеживают, где покупатели проходят, останавливаются или собираются, а затем преобразуют эти данные в тепловые карты с цветовой кодировкой.

В местах с высокой активностью отображаются более тёплые цвета, а в спокойных зонах — более холодные оттенки. Такие карты особенно полезны для оптимизации планировки, размещения товаров, уменьшения скоплений у касс и анализа поведения покупателей.

15. Обнаружение логотипов брендов#

Многие медиакомпании уже используют компьютерное зрение для обнаружения логотипов на изображениях и видео на разных платформах, в том числе в рекламе, на мероприятиях и в публикациях социальных сетей. Обнаруживая и классифицируя логотипы, компании могут оценивать охват кампаний, отслеживать присутствие бренда и заранее выявлять несанкционированное или мошенническое использование логотипов. Благодаря этому команды маркетинга и юристы могут масштабно отслеживать присутствие бренда без ручного просмотра больших объёмов визуального контента.

16. Мониторинг наличия товаров на полках#

Пустые полки часто остаются незамеченными, пока на них не укажет покупатель. Мониторинг наличия товаров на полках помогает избежать этого: камеры регулярно сканируют полки. Системы Vision AI анализируют изображения полок, обнаруживают товары, подсчитывают их и отслеживают изменения со временем с помощью обнаружения и отслеживания объектов. Это помогает решить распространённую проблему розничной торговли — несвоевременное пополнение запасов.

17. Обнаружение протечек в плитах перекрытия#

Компьютерное зрение можно использовать для обнаружения протечек в плитах перекрытия зданий, анализируя изображения с тепловизоров. Такие системы выполняют задачи обнаружения объектов и сегментации, чтобы находить малозаметные признаки влаги, трещины или повреждения конструкций. Тепловизоры позволяют техническим специалистам выявлять проблемы на ранней стадии и реже проводить проверки вручную. Обнаружение протечек в плитах перекрытия широко применяется в жилых домах, коммерческих зданиях и крупных объектах для снижения расходов на ремонт.

18. Контроль качества#

Контроль качества позволяет определить, соответствует ли готовый продукт установленным требованиям до того, как он попадёт к покупателям. Модели компьютерного зрения могут сравнивать изделия с заранее заданными эталонами и проверять наличие видимых дефектов, влияющих на удобство использования, безопасность или внешний вид. Это позволяет производителям поддерживать стабильно высокое качество при больших объёмах выпуска и сокращать количество возвратов, не замедляя производство.

19. Обнаружение дефектов#

Обнаружение дефектов позволяет выявлять в товарах такие проблемы, как трещины, царапины или неправильные этикетки. Для поиска дефектов применяются задачи компьютерного зрения, например обнаружение объектов, даже если изделия быстро движутся по производственной линии.

При обнаружении дефекта изделие можно автоматически пометить или удалить с линии. Это позволяет пропускать дальше только качественные изделия, не замедляя производственные процессы.

20. Контроль поверхности#

Компьютерное зрение также используют для проверки внешней отделки изделий и обеспечения стабильного качества. Модели на основе компьютерного 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 эксплуатационные характеристики, например в электронике, автомобилестроении и производстве потребительских товаров.

21. Проверка отсутствующих компонентов#

Перед упаковкой или отправкой товаров камеры на основе ИИ могут проверить наличие всех необходимых компонентов. С помощью машинного обучения и компьютерного зрения такие системы быстро обнаруживают недостающие бутылки, детали или упакованные компоненты, сокращая количество ошибок и переделок. Сочетая обнаружение объектов с мониторингом в реальном времени, производители могут поддерживать стабильное качество и избегать дорогостоящих ошибок.

22. Мониторинг сборочной линии#

Технологии компьютерного зрения позволяют в реальном времени отслеживать производственные линии и выявлять неправильно установленные детали, заторы или пропущенные этапы. Системы компьютерного зрения отслеживают объекты и проверяют их положение по мере перемещения изделий по линии.

При обнаружении проблемы команды можно немедленно оповестить, что сокращает простои, улучшает рабочие процессы и помогает поддерживать качество продукции. Такая автоматизация обеспечивает эффективную работу и помогает своевременно принимать решения.

23. Автоматизация складов#

Системы компьютерного зрения играют важную роль в современной автоматизации складов. Например, на складах Amazon роботы с визуальной навигацией распознают посылки, отслеживают их перемещение и определяют, куда их поместить на хранение или откуда забрать. Сочетая визуальные данные с робототехникой на основе ИИ, склады могут оптимизировать рабочие процессы, сократить количество ошибок по вине человека и быстрее доставлять посылки по назначению.

24. Отслеживание запасов#

Благодаря развитию технологий компьютерного зрения компании могут отслеживать уровень запасов в реальном времени, обнаруживать отсутствующие или перемещённые не на место товары и автоматически обновлять записи. Это повышает точность учёта запасов, помогает избежать излишков и дефицита, а также ускоряет принятие решений на складах, в магазинах и на производстве.

25. Подсчёт и распознавание таблеток#

В здравоохранении точный подсчёт и идентификация таблеток имеют решающее значение для предотвращения ошибок. Системы компьютерного зрения могут определять типы таблеток с помощью обнаружения объектов и классификации изображений, а также автоматически подсчитывать их. Камеры со встроенным компьютерным зрением снимают лекарства в высоком разрешении, а алгоритмы на базе ИИ анализируют изображения в реальном времени, помогая аптекам, больницам и клиникам поддерживать рабочие процессы.

Рис. 6. Подсчёт и обнаружение таблеток с помощью модели Ultralytics YOLO (Источник)

26. Сортировка белья#

На крупных предприятиях по стирке белья ручная сортировка занимает много времени и часто приводит к ошибкам. Системы компьютерного зрения используют камеры и модели ИИ для автоматической сортировки одежды по цвету, размеру или типу ткани.

Распознавая каждое изделие и направляя его в нужный контейнер или на подходящий цикл стирки, такие системы повышают скорость и стабильность работы. Они особенно полезны в отелях, больницах и промышленных прачечных, где эффективность и точность имеют решающее значение.

27. Обнаружение трещин#

Компьютерное зрение помогает обнаруживать трещины, которые легко не заметить невооружённым глазом. С помощью камер и обработки изображений модели ИИ сканируют такие поверхности, как дороги, стены, мосты и машины, выявляя 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. Подсчёт клеток при микроскопии#

В лабораторных экспериментах часто необходимо точно знать количество клеток в образце. Поэтому исследователи используют модели компьютерного зрения, поддерживающие сегментацию изображений и подсчёт объектов. Эти модели обнаруживают отдельные клетки, разделяют перекрывающиеся клетки и автоматически подсчитывают их, экономя время и повышая точность.

29. Обнаружение торусных переломов#

Компьютерное зрение помогает врачам выявлять торусные переломы на рентгеновских снимках: они часто встречаются у детей, и их легко не заметить. Модели глубокого обучения можно дообучить для анализа медицинских изображений, чтобы они распознавали форму и текстуру костей и выявляли едва заметные изгибы или трещины. В частности, обнаружение объектов позволяет выделять подозрительные области, помогая рентгенологам быстрее и точнее ставить диагноз.

30. Обнаружение падений пациентов#

Одна из ключевых задач в больницах и учреждениях по уходу — круглосуточно обеспечивать безопасность пациентов. Персонал не всегда может находиться рядом каждую минуту. Однако такие технологии, как компьютерное зрение, помогают отслеживать движения пациентов и выявлять потенциальные риски в реальном времени.

Например, отслеживая позу и характер движений тела, системы на основе компьютерного зрения могут обнаруживать внезапные падения в реальном времени. При обнаружении падения система немедленно оповещает тех, кто ухаживает за пациентом, что позволяет быстро отреагировать. Это особенно важно для пожилых пациентов и людей, проходящих реабилитацию: быстрая помощь снижает риск серьёзных травм и повышает качество ухода.

31. Мониторинг пациентов в ОИТ#

Пациентов в отделении интенсивной терапии необходимо постоянно наблюдать. Это может быть утомительно и тяжело для медперсонала, особенно во время длительных смен. Системы компьютерного зрения помогают непрерывно отслеживать движения и позу пациентов, позволяя медицинским командам сосредоточиться на критически важных задачах и при этом быстро реагировать на возникающие проблемы.

32. Отслеживание хирургических инструментов#

Во время операции крайне важно отслеживать каждый медицинский инструмент. Камеры над операционным столом можно интегрировать с системами компьютерного зрения для обнаружения и отслеживания хирургических инструментов на протяжении всей процедуры. Это повышает безопасность в операционной, сокращает задержки и позволяет хирургам и медсёстрам полностью сосредоточиться на операции.

33. Диагностика по медицинским изображениям#

Компьютерное зрение помогает автоматизировать диагностику по медицинским изображениям. Оно позволяет врачам быстрее и точнее анализировать снимки.

Системы компьютерного зрения используют глубокое обучение и свёрточные нейронные сети для анализа рентгеновских снимков, МРТ и КТ, выявляя визуальные закономерности. Например, при обнаружении опухолей такие возможности компьютерного зрения, как обработка изображений, сегментация и обнаружение объектов, выделяют подозрительные области и помогают точнее поставить диагноз.

34. Контроль соблюдения требований к СИЗ#

В условиях интенсивной работы на производстве сложно постоянно следить за каждым сотрудником. Камеры с функциями 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 (СИЗ), такие системы помогают предотвращать несчастные случаи и повышать общий уровень безопасности на рабочем месте.

35. Мониторинг растений и сельскохозяйственных культур#

Мониторинг растений и посевов позволяет фермерам следить за состоянием культур в течение всего сезона выращивания. Камеры на дронах, тракторах или стационарных опорах могут регулярно снимать растения на полях.

Компьютерное зрение позволяет системам анализировать визуальные признаки, например цвет листьев, размер растений и характер роста, чтобы выявлять ранние признаки стресса, нехватки питательных веществ или недостатка воды. Раннее выявление проблем позволяет фермерам быстрее реагировать, повышать урожайность и избегать масштабных потерь урожая.

36. Мониторинг сельскохозяйственных животных#

Для наблюдения за поведением животных без постоянного контроля со стороны человека мониторинг сельскохозяйственных животных использует компьютерное зрение. Камеры отслеживают движения, позу и уровень активности, чтобы выявлять признаки травм, заболеваний или стресса.

Например, снижение подвижности или необычная походка могут указывать на проблемы со здоровьем. Такие системы непрерывно отслеживают стада с помощью обнаружения объектов и трекинга, помогая фермерам эффективнее управлять крупными хозяйствами.

Рис. 7. Пример распознавания позы коровы с помощью YOLO (Источник)

37. Обнаружение лесных пожаров#

Лесные пожары часто начинаются в отдалённых районах, где возможности наблюдения ограничены. Системы компьютерного зрения анализируют визуальные данные с наблюдательных вышек, дронов и аэрофотоснимки, выявляя ранние признаки возгорания, например тонкие полосы дыма, изменение цвета растительности или едва заметные движения, связанные с нагревом. Снижая количество ложных тревог из-за тумана или облаков, такие системы реального времени позволяют службам быстрее реагировать и не допускать распространения огня.

38. Определение спелости питахайи#

Определение подходящего времени для сбора питахайи — пример узкоспециализированной задачи компьютерного зрения, в которой сроки напрямую влияют на качество и срок хранения плодов. Модели на основе компьютерного зрения используют обнаружение объектов и классификацию изображений, чтобы оценивать спелость и прогнозировать оптимальное время сбора урожая. Фермерские хозяйства уже начинают применять камеры на основе ИИ для ускорения оценки спелости, делая сбор урожая быстрее, точнее и стабильнее.

39. Наблюдение за птицами#

Благодаря компьютерному зрению наблюдение за птицами стало точнее. Умные камеры и бинокли на основе ИИ используют алгоритмы компьютерного зрения, в том числе модели вроде Ultralytics YOLO26, для таких задач, как обнаружение объектов и оценка позы. Это позволяет исследователям и любителям наблюдать за популяциями и поведением птиц, а также изучать их миграционные маршруты.

40. Анализ следов животных на снегу#

В заснеженных регионах следы животных могут рассказать о перемещениях диких животных. Для обнаружения и отслеживания следов животных в заснеженных регионах можно использовать модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO26.

Анализируя визуальные закономерности, такие 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 непрерывного движения, плотного расписания и угроз безопасности, поэтому ручной мониторинг представляет собой сложную задачу. Технологии компьютерного зрения позволяют автоматизировать проверки, анализируя визуальные данные с путевых камер, вокзалов и бортовых систем.

Используя обнаружение объектов и сегментацию экземпляров, модели компьютерного зрения могут в реальном времени обнаруживать и отслеживать трещины, проблемы с сигнализацией, препятствия у путей или людей, входящих в запретные зоны. Это сокращает количество ошибок по вине человека, оптимизирует рабочие процессы и помогает обеспечивать более безопасную и надёжную работу железной дороги в больших масштабах.

42. Задачи OCR для документов#

Обработка документов стала гораздо проще благодаря системам оптического распознавания символов на основе компьютерного зрения. Такие системы сначала обнаруживают области с текстом на изображениях, например счетах, формах и чеках, а затем извлекают содержимое, чтобы его можно было искать и использовать.

После извлечения текст можно автоматически обработать, проанализировать или кратко изложить. Это помогает компаниям повысить точность и оптимизировать процессы с большим объёмом документов в финансах, здравоохранении и операционной деятельности.

43. Обнаружение и отслеживание игроков#

Организаторы крупных спортивных соревнований начали использовать компьютерное зрение для отслеживания перемещений игроков на поле. Модели компьютерного зрения тщательно анализируют видеозаписи матчей в прямом эфире с помощью обнаружения и отслеживания объектов, а также оценки позы.

Тренеры и аналитики используют эти данные для изучения результатов, позиционирования и командной работы. Отслеживание игроков уже широко применяется в футболе, баскетболе и крикете, помогая 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#

Ещё один хороший пример того, как компьютерное зрение помогает спортивным аналитикам, — отслеживание мяча. В динамичных видах спорта следить за мячом бывает непросто.

Системы компьютерного зрения могут обнаруживать мяч и отслеживать его движение кадр за кадром, фиксируя его положение, скорость и направление в реальном времени. Эти данные помогают анализировать результаты и принимать справедливые решения в таких видах спорта, как футбол, крикет и гольф.

45. Распознавание игральных карт#

В регулируемых игровых заведениях, например в казино, компьютерное зрение помогает следить за карточными играми, такими как блэкджек: система распознаёт игральные карты на столе и отслеживает их в реальном времени. Это помогает обеспечить честную игру, предотвратить мошенничество и поддерживать прозрачность. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO26, можно использовать для распознавания карт по их форме, числам и символам.

46. Анализ риска травм#

Травмы спортсменов часто развиваются постепенно из-за неправильной осанки или повторяющихся нагрузок. Системы Vision AI 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. Благодаря этому команды могут скорректировать технику, улучшить тренировочный процесс и снизить риск серьёзных травм.

47. Управление жестами в играх#

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

Этот подход широко используется в приложениях дополненной и виртуальной реальности: такие действия, как взмах рукой, прыжок или указание на предмет, преобразуются в игровые реакции в реальном времени, создавая более захватывающий опыт.

48. Анализ пищевой ценности на этикетках#

Чтение этикеток с пищевой ценностью может занимать много времени, особенно если у разных брендов они оформлены по-разному. Решения на основе компьютерного зрения упрощают эту задачу.

Обрабатывая изображения этикеток продуктов, системы компьютерного зрения могут извлекать основные сведения, например калорийность, состав и информацию о питательных веществах. Благодаря обработке изображений, оптическому распознаванию символов и машинному обучению этикетки можно сканировать с помощью смартфонов или простых сканеров, чтобы упростить доступ к информации и её сравнение.

49. Подсчёт людей#

Знание того, сколько людей находится в том или ином месте, помогает компаниям и городам лучше планировать свою работу. Системы на основе компьютерного зрения могут подсчитывать людей, входящих в зону или выходящих из неё, используя видеопотоки из общественных мест.

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

50. Мониторинг транспортного потока#

Мониторинг дорожного движения необходим для повышения безопасности на дорогах и снижения заторов. Камеры и датчики в сочетании с компьютерным зрением позволяют отслеживать транспортные средства в реальном времени и анализировать транспортный поток. Это помогает городским планировщикам лучше понимать особенности движения и оптимизировать время работы светофоров, улучшая общее управление дорожным движением.

Рис. 9. Обнаружение и подсчёт автомобилей на шоссе с помощью YOLO (Источник)

51. Инспекция трубопроводов#

Технология компьютерного зрения позволяет проверять протяжённые трубопроводы, не подвергая людей опасности. Дроны с камерами высокого разрешения и алгоритмами компьютерного зрения могут осматривать трубопроводы на предмет коррозии, утечек и трещин. Автоматизация снижает риски для людей, ускоряет технические проверки и обеспечивает непрерывный мониторинг протяжённых участков, повышая безопасность эксплуатации трубопроводов.

52. Проверка крышек бутылок#

Иногда крышки бутылок отсутствуют или неплотно закрывают бутылку, что может привести к порче продукта или проблемам с безопасностью. Это одна из ключевых проблем индустрии напитков. Системы компьютерного зрения помогают решать её: они контролируют производственные линии и с помощью камер обнаруживают отсутствующие, неплотно закрученные или неправильно установленные крышки.

53. Управление складской площадкой#

Управлять большими складскими площадками, где постоянно перемещаются контейнеры и транспортные средства, не так просто, как может показаться. Системы на основе компьютерного зрения справляются с этой сложностью: распознают идентификаторы контейнеров, отслеживают их положение и фиксируют перемещения в реальном времени.

Камеры следят за происходящим на площадке и автоматически обновляют данные в системах. Это решение на основе компьютерного зрения и ИИ помогает улучшить логистику и рабочие процессы в целом.

54. Обнаружение редких видов#

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

Эти системы используют классификацию изображений, чтобы распознавать животных по таким признакам, как форма, цвет и рисунок окраса. Благодаря этому Vision AI может автоматически обнаруживать виды, фиксировать наблюдения и отслеживать популяции, не беспокоя диких животных.

55. Системы самообслуживания на кассе#

Компьютерное зрение сделало самостоятельную оплату покупок быстрее и удобнее. Покупатели могут сканировать товары и оплачивать их, не стоя в длинной очереди.

Это стало возможным благодаря камерам в магазинах, умным сканерам и терминалам самообслуживания с поддержкой компьютерного зрения, которые отслеживают, как покупатели берут и кладут товары, помогая системам точно распознавать продукты. В результате становится меньше ошибок, оплата проходит быстрее, а покупки в загруженных магазинах становятся удобнее.

56. Обнаружение износа шин#

Со временем шины теряют сцепление с дорогой, но изменения часто бывают незаметными. Системы на основе компьютерного зрения, установленные в гаражах или сервисных центрах, проверяют поверхность шин на признаки износа или повреждения, например недостаточную глубину протектора или неравномерный износ. Выявляя проблемы на ранней стадии, такие системы помогают предотвратить опасные ситуации на дороге и сделать обслуживание шин более предсказуемым.

57. Подсчёт товаров#

С помощью компьютерного зрения подсчёт товаров можно автоматизировать, обнаруживая и отслеживая продукты на изображениях или видео. Например, системы компьютерного зрения могут считать упакованные коробки на конвейере, контролировать запасы в супермаркетах или отслеживать товары на сборочной линии во время мойки или обработки. Этот подход широко применяют на складах, заводах и в розничной торговле, чтобы уменьшить расхождения в запасах, заранее выявлять отсутствующие товары и поддерживать точный учёт.

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

58. Обнаружение подводных видов#

Исследовать жизнь под поверхностью океана непросто, но компьютерное зрение помогает эффективнее отслеживать подводные виды. Исследователи могут использовать визуальные данные с подводных дронов и камер на подводных аппаратах, чтобы распознавать рыб, кораллы и другие морские виды в реальном времени. Эта информация помогает отслеживать популяции, изучать места обитания и наблюдать за морскими экосистемами, не беспокоя морских животных.

59. Обнаружение пищевых отходов на кухне#

Крупные коммерческие кухни ежедневно производят много пищевых отходов. Сегодня системы на основе компьютерного зрения помогают автоматизировать учёт и сокращение пищевых отходов.

Такие системы компьютерного зрения используют камеры, установленные рядом с зонами приготовления пищи или умными контейнерами для отходов, чтобы распознавать продукты, измерять размеры порций и отслеживать характер образования отходов. Данные используют несколько гостиничных сетей и компаний общественного питания, чтобы корректировать меню, сокращать отходы и снижать затраты.

60. Оценка качества продуктов питания#

На предприятиях пищевой промышленности оценку качества продуктов всё чаще автоматизируют с помощью систем компьютерного зрения. Пока фрукты, овощи и упакованные товары движутся по производственным линиям, модели компьютерного зрения сортируют их по размеру, цвету, степени зрелости и дефектам поверхности, используя обнаружение и классификацию. Это сокращает объём ручных проверок, уменьшает количество человеческих ошибок и гарантирует, что до покупателей доходят только качественные продукты, даже при ежедневной обработке больших объёмов.

Главные выводы#

Компьютерное зрение быстро становится ключевой частью современных производственных и операционных систем. Основные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение, отслеживание, сегментация и классификация, уже поддерживают приложения во многих отраслях, включая здравоохранение, розничную торговлю, сельское хозяйство и автономный транспорт. Главное изменение — эти системы стали масштабируемыми и практичными.

Хочешь глубже погрузиться в ИИ? Присоединяйся к нашему растущему сообществу и узнавай больше о компьютерном зрении в нашем репозитории на GitHub. Посмотри страницы с решениями и узнай об ИИ в производстве и Vision AI в здравоохранении. Ознакомься с вариантами лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI уже сегодня!