Взгляд на то, как ИИ улучшает повседневные машины

Мир вокруг нас незаметно меняется. В офисах, торговых центрах, аэропортах и на вокзалах привычные машины становятся всё более «умными». То, что раньше было просто набором простых устройств, теперь учится понимать происходящее вокруг и реагировать на него самостоятельно.

Эта трансформация происходит благодаря искусственному интеллекту (ИИ), в частности, решениям в области компьютерного зрения. Vision AI позволяет машинам интерпретировать визуальные данные с камер и обрабатывать их в режиме реального времени, распознавая людей, объекты и даже действия по мере их совершения.

По мере развития этих возможностей искусственный интеллект выходит за пределы исследовательских лабораторий и высокотехнологичных компаний, становясь частью повседневной жизни. В результате такого широкого распространения ИИ рыночные прогнозы предсказывают, что мировые расходы на ИИ к 2028 году достигнут 632 миллиардов долларов.

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ незаметно улучшает технику, которой ты пользуешься каждый день, и как этот прогресс начинает менять то, как мы живем, работаем и взаимодействуем с окружающим миром.

Link to this sectionУмная бытовая техника на базе ИИ становится новой нормой#

Машины становятся более функциональными благодаря значительным технологическим достижениям. Например, процессоры стали меньше, быстрее и доступнее, что позволяет устройствам самостоятельно справляться со сложными задачами. В сочетании с датчиками, такими как камеры и детекторы движения, эти машины могут собирать информацию, анализировать обстановку и реагировать на события в режиме реального времени.

Компьютерное зрение играет здесь решающую роль. Оно позволяет машинам «видеть» и понимать окружающую среду, чтобы действовать соответствующим образом. Модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживающие задачи обнаружения объектов и сегментации экземпляров, помогают быстро и точно идентифицировать людей, предметы и действия.

Рис. 1. Пример использования YOLO11 для сегментации объектов на изображении.

Когда обработка ИИ происходит непосредственно на устройстве, где собираются данные, это называется периферийным ИИ (Edge AI). Это исключает необходимость передачи данных в облако и ожидания ответа, что обеспечивает более быструю реакцию, повышенную конфиденциальность и надежную работу даже при слабом интернет-соединении.

Благодаря этим преимуществам более 80 процентов компаний сегодня используют ИИ в различных аспектах своей деятельности. Этот устойчивый прогресс незаметно превращает привычную бытовую технику в интеллектуальные, отзывчивые системы, на которые мы можем все больше полагаться.

Link to this sectionПонимание ключевых задач компьютерного зрения#

Прежде чем мы перейдем к примерам умных машин из повседневной жизни, давай подробнее рассмотрим некоторые задачи компьютерного зрения, на которые опираются эти приложения:

• Обнаружение объектов (Object detection): эта задача позволяет машинам находить и идентифицировать конкретные объекты на изображении или видео, например, заметить кофейную чашку на столе или человека, входящего в комнату.
• Отслеживание объектов (Object tracking): как только объект обнаружен, отслеживание позволяет следить за его перемещением между кадрами, например, сопровождать человека, идущего по вестибюлю, или контролировать товар, который берут с полки.
• Сегментация экземпляров (Instance segmentation): эта задача выходит за рамки простого обнаружения, очерчивая точную форму и границы каждого объекта. Это помогает системам различать перекрывающиеся или похожие по форме предметы, что полезно в условиях загроможденного пространства, например, в торговых автоматах или мусорных баках.
• Классификация изображений: она включает присвоение метки всему изображению на основе того, что на нем находится, например, определение, содержит ли фото перерабатываемые отходы или пищевые остатки в системе «умной» утилизации.
• Оценка позы (Pose estimation): помогает машинам понимать положение и ориентацию человеческого тела, идентифицируя ключевые точки, такие как суставы и конечности. Это используется в системах фитнес-трекинга или для обнаружения усталости по осанке.

Link to this sectionПримеры Vision AI в повседневной жизни и бытовой технике#

Давай рассмотрим несколько примеров того, как компьютерное зрение и ИИ используются в устройствах, которые ты можешь встретить в своей повседневной жизни.

Link to this sectionУмные машины делают утилизацию отходов более эффективной#

У всех нас бывал момент сомнения у мусорного бака: допив напиток или доев закуску, ты задумываешься: «Куда это выбросить?». Стакан перерабатываемый? Компостируемый? Или это просто мусор? Чаще всего приходится гадать.

Умные мусорные баки помогают принять это решение проще. Используя Vision AI, они распознают разные типы отходов и автоматически сортируют их без участия пользователя.

Системы, такие как TrashBot и Bin-e, используют камеры и компьютерное зрение для классификации материалов, таких как пластик, бумага или пищевые отходы. После идентификации предмет самостоятельно направляется в нужный отсек.

Рис. 2. Умные баки могут автоматически сортировать отходы с помощью компьютерного зрения.

Эти умные машины помогают сократить ошибки при переработке и повысить эффективность. Некоторые баки даже предоставляют обратную связь в реальном времени с помощью индикаторов или экранов, показывая пользователям, как обрабатываются их отходы. Они также могут следить за заполнением каждого отсека и уведомлять персонал о необходимости вывоза.

За кадром умные баки собирают полезные данные о типах и количестве выброшенных отходов. Это помогает организациям лучше понимать привычки обращения с отходами и поддерживать прогресс в достижении целей устойчивого развития.

Link to this sectionИнтеграция машинного интеллекта в умные холодильники#

Умные холодильники становятся популярным и удобным обновлением традиционных торговых автоматов, особенно в таких местах, как офисы, спортзалы и общие зоны. Вместо того чтобы вводить коды или нажимать кнопки, ты можешь просто отсканировать QR-код, открыть холодильник и взять то, что нужно.

Эти холодильники работают на базе Vision AI. Встроенные камеры отслеживают полки и фиксируют, что было взято или возвращено в режиме реального времени. Система визуально распознает товары по их форме, размеру и положению, поэтому штрихкоды или датчики веса больше не нужны.

Рис. 3. Пример умного холодильника с использованием Vision AI.

Компьютерное зрение берет на себя всю работу «за кулисами». Оно поддерживает точный учет товарных запасов, облегчая операторам пополнение ассортимента. Отслеживание на основе зрения обеспечивает удобство для пользователей и эффективность для бизнеса, практически не требуя дополнительных усилий ни с той, ни с другой стороны.

Link to this sectionБыстрая и легкая парковка с помощью устройств на базе ИИ#

Оплата парковки становится проще благодаря ИИ. На многих общественных и коммерческих парковках умные счетчики больше не требуют монет, талонов или бумажных чеков. Вместо этого они используют компьютерное зрение, чтобы распознавать автомобили и автоматически списывать оплату.

Основная технология здесь — автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR). Когда машина въезжает на парковку, камеры фиксируют номерной знак, а система использует компьютерное зрение и оптическое распознавание символов (OCR) для считывания текста. Это избавляет от необходимости в физических билетах или ручной регистрации.

Рис. 4. Распознавание и чтение номерного знака в режиме реального времени с помощью Vision AI.

Эти умные системы делают парковку быстрее для водителей и эффективнее для операторов. Они снижают человеческий фактор, сокращают расходы на обслуживание и позволяют лучше управлять пространством. ИИ берет на себя самую сложную часть, превращая процесс парковки в более плавный и оптимизированный опыт.

Link to this sectionКомпьютерное зрение добавляет индивидуальный подход в кофемашины#

Кофемашины стали частью повседневной жизни десятилетия назад, их можно найти везде: от офисов и кафе до аэропортов и заправок. Сейчас исследователи и технологические компании изучают, как Vision AI может сделать эти устройства «умнее» и персонализированнее.

Например, умные машины со встроенными камерами могут фиксировать изображение лица пользователя и анализировать такие черты, как опущенные веки или уставшее выражение, чтобы обнаружить признаки переутомления. На основе этого анализа машина может регулировать крепость кофе, готовя более мягкий напиток, если ты выглядишь отдохнувшим, или более крепкий, если выглядишь уставшим, чтобы помочь тебе взбодриться.

Рис. 5. Машина, которая использует Vision AI для настройки крепости чашки кофе на основе визуальных признаков.

Link to this sectionПлюсы и минусы умной бытовой техники на базе ИИ#

ИИ делает повседневную технику умнее и интуитивно понятнее, предлагая ряд преимуществ для пользователей. Вот несколько ключевых достоинств этих технологий в повседневной жизни:

• Удобство: Компьютерное зрение позволяет технике распознавать пользователей и объекты, уменьшая необходимость в кнопках или ручном вводе и делая взаимодействие более бесшовным.
• Бесконтактное взаимодействие: В условиях, где важна гигиена (например, в больницах или общепите), устройства с компьютерным зрением позволяют пользователям взаимодействовать с ними без физического контакта.
• Доступность: Для пользователей с ограниченными возможностями компьютерное зрение может обеспечить управление жестами, аутентификацию по лицу или помощь в выполнении повседневных задач через распознавание объектов.

В то же время эти достижения сопряжены с определенными вызовами. Вот несколько потенциальных недостатков, которые стоит учитывать при использовании умной техники на базе ИИ:

• Вопросы конфиденциальности: Поскольку компьютерное зрение часто полагается на камеры, это может вызывать опасения по поводу записи или мониторинга, особенно в общих или общественных местах.
• Зависимость от освещения и расположения: Системы компьютерного зрения требуют хорошего освещения и четкого обзора для правильной работы, что может ограничивать их надежность в определенных условиях.
• Повышенная сложность: Техника с поддержкой компьютерного зрения часто требует более серьезной технической поддержки, регулярных обновлений ПО и тщательной калибровки для нормального функционирования.

Link to this sectionОсновные выводы#

Машины, которыми мы пользуемся каждый день, незаметно становятся более совершенными. С помощью Vision AI они теперь могут видеть происходящее вокруг, понимать это и быстро реагировать. Это помогает сделать повседневные дела быстрее, проще и естественнее.

Благодаря тому, что ИИ улучшает инструменты, на которые мы уже полагаемся, в результате получается мир, где привычные машины работают лучше, требуя от нас меньше усилий. По мере того как эта технология продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более бесшовных, интеллектуальных взаимодействий, вплетенных в ткань повседневной жизни.

Присоединяйся к нашему активному сообществу и изучай GitHub-репозиторий, чтобы узнать больше о разработке с помощью ИИ. Если ты хочешь воплотить свои идеи в области компьютерного зрения в жизнь, ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать. Ты также можешь узнать, как ИИ в здравоохранении и Vision AI в автомобильной индустрии меняют мир, посетив страницы наших решений.