Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Узнайте, как компьютерное зрение и ИИ улучшают повседневные машины, обеспечивая более быстрый отклик, большую эффективность и улучшенный повседневный опыт.
Мир вокруг нас тихо меняется. В таких местах, как офисы, торговые центры, аэропорты и вокзалы, повседневные машины становятся все более интеллектуальными. То, что раньше было простыми устройствами и машинами, теперь учится понимать, что происходит вокруг них, и реагировать независимо.
Эта трансформация обусловлена искусственным интеллектом (AI), особенно с помощью решений компьютерного зрения. Vision AI позволяет машинам интерпретировать визуальные входные данные с камер и обрабатывать их в режиме реального времени, позволяя им распознавать людей, объекты и даже действия по мере их возникновения.
По мере роста этих возможностей искусственный интеллект выходит за рамки исследовательских лабораторий и высокотехнологичных компаний и становится частью повседневной жизни. В результате широкого распространения ИИ рыночные прогнозы предсказывают, что глобальные расходы на ИИ достигнут 632 миллиардов долларов к 2028 году.
В этой статье мы рассмотрим, как ИИ незаметно улучшает машины, которые мы используем каждый день, и как этот прогресс начинает менять то, как мы живем, работаем и взаимодействуем с окружающим миром.
Умные бытовые приборы на основе ИИ становятся новой нормой
Благодаря значительным улучшениям в технологиях машины становятся все более функциональными. Например, процессоры стали меньше, быстрее и доступнее, что позволяет машинам самостоятельно справляться со сложными задачами. В сочетании с такими датчиками, как камеры и детекторы движения, эти машины могут собирать информацию, интерпретировать окружающую среду и реагировать в режиме реального времени.
Компьютерное зрение играет здесь решающую роль. Оно позволяет машинам визуально понимать свое окружение и реагировать соответствующим образом. Модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11, которые поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, могут помочь быстро и точно идентифицировать людей, объекты и действия.
Рис. 1. Пример использования YOLO11 для сегментации объектов на изображении.
Когда эта обработка ИИ происходит непосредственно на устройстве, где собираются данные, это называется периферийным ИИ. Это устраняет необходимость передачи данных в облако и ожидания ответа, что приводит к более быстрой реакции, повышенной конфиденциальности и более надежной работе, даже без надежного подключения к Интернету.
Благодаря этим преимуществам более 80 процентов предприятий в настоящее время используют ИИ в различных аспектах своей деятельности. Этот неуклонный прогресс незаметно превращает повседневные приборы в интеллектуальные, отзывчивые системы, на которые мы можем все больше полагаться.
Понимание ключевых задач компьютерного зрения
Прежде чем мы углубимся в повседневные примеры умных машин, вот более пристальный взгляд на некоторые задачи компьютерного зрения, на которые полагаются эти приложения:
Обнаружение объектов: Эта задача позволяет машинам находить и идентифицировать конкретные объекты на изображении или видеокадре — например, обнаружить чашку кофе на столешнице или человека, входящего в комнату.
Отслеживание объектов: После обнаружения объекта отслеживание следит за его перемещением по нескольким кадрам, например, за человеком, перемещающимся по вестибюлю, или за продуктом, который берут с полки.
Сегментация экземпляров: Эта задача выходит за рамки простого обнаружения объектов, очерчивая точную форму и границы каждого элемента, помогая системам различать перекрывающиеся или имеющие схожую форму объекты, что полезно в загроможденных средах, таких как торговые автоматы или мусорные баки.
Классификация изображений: Она включает в себя присвоение метки всему изображению на основе того, что на нем находится, например, определение того, содержит ли фотография перерабатываемые отходы или пищевые отходы в интеллектуальной системе утилизации.
Оценка позы: Она помогает машинам понимать положение и ориентацию человеческого тела, определяя ключевые точки, такие как суставы и конечности, что позволяет использовать такие приложения, как системы обратной связи по фитнесу или обнаружение усталости на основе осанки.
Примеры использования Vision AI в повседневной жизни и в машинах
Далее, давайте рассмотрим несколько примеров использования компьютерного зрения и искусственного интеллекта в устройствах, с которыми вы можете сталкиваться в повседневной жизни.
Интеллектуальные машины обеспечивают более качественную утилизацию отходов
У каждого из нас бывал момент колебания у мусорного бака — допивая напиток или доедая закуску, мы задавались вопросом: «Куда это выбросить?». Стакан подлежит переработке? Компостированию? Или это просто мусор? В большинстве случаев это лишь предположение.
Интеллектуальные мусорные баки помогают упростить этот выбор. Используя Vision AI, эти баки могут распознавать различные типы отходов и сортировать предметы автоматически без какой-либо помощи со стороны пользователя.
Такие системы, как TrashBot и Bin-e, используют камеры и компьютерное зрение для классификации материалов, таких как пластик, бумага или еда. После идентификации предмет помещается в соответствующий отсек самостоятельно.
Рис. 2. Умные мусорные баки могут автоматически сортировать отходы с помощью компьютерного зрения.
Эти интеллектуальные машины могут уменьшить количество ошибок при переработке и повысить эффективность. Некоторые контейнеры могут даже предоставлять обратную связь в режиме реального времени с помощью индикаторов или экранов, показывая пользователям, как перерабатываются их отходы. Они также могут отслеживать степень заполненности каждого отсека и предупреждать персонал, когда пришло время для сбора.
За кулисами умные контейнеры собирают полезные данные о типах и количестве выбрасываемых отходов. Это помогает организациям лучше понимать свои привычки в отношении отходов и способствует прогрессу в достижении целей устойчивого развития.
Интеграция машинного интеллекта в умные холодильники
Интеллектуальные холодильники становятся популярным и удобным обновлением по сравнению с традиционными торговыми автоматами, особенно в таких местах, как офисы, спортивные залы и общие пространства. Вместо того чтобы вводить коды или нажимать кнопки, вы можете просто отсканировать QR-код, открыть холодильник и взять то, что вам нужно.
Эти холодильники работают на основе Vision AI. Камеры внутри отслеживают полки и отслеживают, что берется или возвращается в режиме реального времени. Система визуально обнаруживает предметы по их форме, размеру и положению, поэтому нет необходимости в штрих-кодах или датчиках веса.
Рис. 3. Пример умного холодильника, использующего Vision AI.
Компьютерное зрение управляет всем, что происходит за кулисами. Оно помогает вести точный учет запасов, облегчая операторам пополнение. Отслеживание на основе компьютерного зрения обеспечивает удобство для пользователей и эффективность для бизнеса, практически не требуя дополнительных усилий ни с одной из сторон.
Более быстрая и простая парковка с помощью устройств на базе AI
Благодаря ИИ оплата парковки становится проще. На многих общественных и коммерческих парковках в смарт-метрах больше не требуются монеты, билеты или распечатанные квитанции. Вместо этого они используют компьютерное зрение для распознавания транспортных средств и автоматической обработки платежей.
Основной технологией, лежащей в основе этого, является автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR). Когда автомобиль въезжает на парковку, камеры фиксируют его номерной знак, и система использует компьютерное зрение и оптическое распознавание символов (OCR) для чтения текста. Это устраняет необходимость в физических билетах или ручной регистрации.
Рис. 4. Детекция и распознавание автомобильных номеров в реальном времени с использованием Vision AI.
Эти интеллектуальные системы ускоряют парковку для водителей и повышают ее эффективность для операторов. Они уменьшают количество человеческих ошибок, сокращают затраты на техническое обслуживание и позволяют лучше управлять пространством. Благодаря тому, что ИИ берет на себя основную нагрузку, парковка становится более плавной и рациональной.
Компьютерное зрение привносит индивидуальный подход к кофемашинам
Кофемашины уже несколько десятилетий являются частью повседневной жизни, их можно встретить повсюду: в офисах и кафе, в аэропортах и на заправочных станциях. Сегодня исследователи и технологические компании изучают, как Vision AI может сделать эти машины более интеллектуальными и персонализированными.
Например, интеллектуальные машины со встроенными камерами могут захватывать изображение лица пользователя и анализировать такие особенности, как опущенные глаза или усталое выражение лица, чтобы обнаружить признаки усталости. На основе этого анализа машина может регулировать крепость кофе, заваривая более легкий напиток, если вы выглядите отдохнувшим, или более крепкий, если вы выглядите уставшим, чтобы помочь вам почувствовать себя более бодрым.
Рис. 5. Машина, использующая искусственный интеллект Vision AI для регулировки крепости чашки кофе на основе лицевых признаков.
Плюсы и минусы умной бытовой техники на базе AI
ИИ делает повседневные приборы более интеллектуальными и интуитивно понятными, предлагая пользователям различные преимущества. Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые эти технологии привносят в повседневную жизнь:
Удобство: Компьютерное зрение позволяет приборам распознавать пользователей и объекты, уменьшая потребность в кнопках или ручном вводе и делая взаимодействие более плавным.
Бесконтактное взаимодействие: В ситуациях, где важна гигиена (например, в больницах или сфере общественного питания), устройства на основе машинного зрения позволяют пользователям взаимодействовать без физического контакта.
Доступность: Для пользователей с ограниченными возможностями компьютерное зрение может обеспечить управление жестами, распознавание лиц для аутентификации или обнаружение объектов для помощи в повседневных задачах.
В то же время эти достижения сопряжены с некоторыми проблемами. Вот несколько потенциальных недостатков, которые следует учитывать при использовании интеллектуальных приборов с поддержкой ИИ:
Проблемы конфиденциальности: Поскольку компьютерное зрение часто использует камеры, это может вызывать опасения по поводу записи или мониторинга, особенно в общих или общественных местах.
Зависимость от освещения и размещения: Системы компьютерного зрения требуют хорошего освещения и четкого обзора для правильной работы, что может ограничить их надежность в определенных условиях.
Повышенная сложность: Устройства, использующие машинное зрение, часто требуют более сложной технической поддержки, регулярных обновлений программного обеспечения и тщательной калибровки для правильной работы.
Основные выводы
Машины, которые мы используем каждый день, незаметно становятся все более способными. С помощью Vision AI они теперь могут видеть, что происходит вокруг них, понимать это и быстро реагировать. Это помогает сделать повседневные задачи быстрее, проще и естественнее.
Поскольку ИИ расширяет возможности инструментов, от которых мы уже зависим, в результате получается мир, в котором привычные машины работают лучше, и от нас требуется меньше усилий. По мере развития этой технологии мы можем ожидать еще более плавного и интеллектуального взаимодействия, вплетенного в ткань повседневной жизни.
