Всё, что нужно знать о компьютерном зрении в 2025 году

Двадцать лет назад идея о том, что машины и компьютеры могут видеть и понимать мир, казалась чистой научной фантастикой. Сегодня благодаря развитию искусственного интеллекта (ИИ) она стала реальностью. В частности, компьютерное зрение (CV), область ИИ, позволяет машинам понимать и анализировать изображения и видео. Компьютерное зрение постоянно расширяет возможности машин: от распознавания объектов в реальном времени до совершенствования систем безопасности и автоматизации сложных задач.

Компьютерное зрение стремительно меняет будущее технологий, и представители самых разных отраслей изучают способы использовать его уникальные возможности. Объём мирового рынка технологий компьютерного зрения в 2024 году достиг 19,83 млрд долларов, а в ближайшие годы ожидается его ежегодный рост на 19,8%.

Рис. 1. Объём мирового рынка компьютерного зрения.

В этой статье мы подробно рассмотрим компьютерное зрение: что это такое, как оно развивалось и как работает сегодня. Также мы изучим некоторые из самых интересных вариантов его применения.

Что такое компьютерное зрение?#

Компьютерное зрение — область ИИ, в которой машинное обучение и нейронные сети используют, чтобы научить компьютеры понимать содержимое визуальных данных, например изображений или видеофайлов. Информация, полученная при обработке изображений, помогает принимать более обоснованные решения. Например, в розничной торговле компьютерное зрение можно использовать для отслеживания запасов по изображениям полок или улучшения покупательского опыта с помощью автоматизированных касс. Многие компании уже применяют компьютерное зрение для самых разных задач — от добавления фильтров к фотографиям на смартфоне до контроля качества на производстве.

Возможно, ты задаёшься вопросом: зачем вообще нужны решения на основе компьютерного зрения? Людям трудно непрерывно выполнять задачи, требующие постоянного внимания, например обнаруживать дефекты или распознавать закономерности. Глаза устают, и детали могут остаться незамеченными, особенно в быстро меняющейся или сложной обстановке.

Люди хорошо распознают объекты при разных размерах, цветах, освещении и ракурсах, но под давлением им часто не удаётся сохранять стабильность результатов. Решения на основе компьютерного зрения, напротив, работают непрерывно, быстро и точно обрабатывая большие объёмы визуальных данных. Например, они могут анализировать дорожное движение в реальном времени, чтобы обнаруживать заторы, оптимизировать работу светофоров и даже выявлять аварии быстрее, чем человек.

История компьютерного зрения#

За эти годы компьютерное зрение превратилось из теоретической концепции в надёжную технологию, которая стимулирует инновации в разных отраслях. Рассмотрим некоторые ключевые этапы, определившие его развитие:

• 1950–1960-е годы: Исследователи начали разрабатывать алгоритмы для обработки и анализа визуальных данных, однако из-за ограниченных вычислительных мощностей прогресс шёл медленно.
• 1970-е годы: В это десятилетие алгоритмы значительно усовершенствовались. Например, преобразование Хафа помогло улучшить обнаружение линий и геометрических фигур на изображениях. Также появилось оптическое распознавание символов (OCR), благодаря которому машины научились читать печатный текст.
• 1980–1990-е годы: Машинное обучение начало применяться в компьютерном зрении, открыв путь к более продвинутым возможностям и будущим прорывам.
• 2000–2010-е годы: Глубокое обучение вывело компьютерное зрение на новый уровень, позволив машинам эффективнее интерпретировать визуальные данные. Оно расширило возможности распознавания объектов, анализа движения и выполнения сложных задач.

Сегодня компьютерное зрение быстро развивается и меняет подход к решению задач в таких областях, как здравоохранение, автономный транспорт и умные города. Модели Ultralytics YOLO (You Only Look Once), разработанные для задач компьютерного зрения в реальном времени, упрощают эффективное и точное внедрение vision AI в самых разных отраслях. По мере совершенствования AI и оборудования эти модели помогают компаниям принимать более взвешенные решения и оптимизировать работу с помощью продвинутого анализа визуальных данных.

Как работает компьютерное зрение#

Системы компьютерного зрения анализируют изображения с помощью нейронных сетей — алгоритмов, вдохновлённых принципами работы человеческого мозга. Особый тип нейронных сетей, называемый свёрточными нейронными сетями (CNNs), особенно хорошо распознаёт закономерности, например границы и формы на изображениях.

Чтобы упростить анализ визуальных данных, применяются такие методы, как пулинг, выделяющий наиболее важные участки изображения, а дополнительные слои обрабатывают эту информацию для выполнения задач, например извлечения признаков или обнаружения объектов. Продвинутые модели, например Ultralytics YOLO11, разработанные для высокой скорости и точности, обеспечивают обработку изображений в реальном времени.

Рис. 2. Пример обнаружения объектов с помощью Ultralytics YOLO11.

Типичное приложение компьютерного зрения включает несколько этапов преобразования исходных изображений в полезную информацию. Вот четыре основных этапа:

• Получение изображений: Визуальные данные собираются с помощью камер или датчиков, а качество изображений зависит от типа используемого датчика.
• Обработка изображений: Затем собранные данные улучшаются с помощью предварительной обработки, например шумоподавления и выделения контуров, чтобы упростить их анализ.
• Извлечение признаков: Выделяются важные детали, например формы и текстуры, с акцентом на наиболее значимые участки изображения.
• Распознавание закономерностей: Выделенные признаки анализируются с помощью машинного обучения для выполнения таких задач, как обнаружение объектов, отслеживание движения или распознавание закономерностей.

Задачи компьютерного зрения#

Возможно, ты заметил, что, рассказывая о принципах работы компьютерного зрения, мы упомянули задачи компьютерного зрения. Модели, такие как Ultralytics YOLO11, созданы для решения этих задач и обеспечивают быстрые и точные решения для реальных приложений. YOLO11 эффективно справляется с разными задачами — от обнаружения объектов до отслеживания их перемещения. Рассмотрим некоторые из поддерживаемых им ключевых задач компьютерного зрения и разберёмся, как они работают.

Обнаружение объектов#

Обнаружение объектов — одна из ключевых задач компьютерного зрения. Она позволяет находить на изображении интересующие объекты. Результат обнаружения — набор ограничивающих рамок (прямоугольников вокруг найденных объектов на изображении), меток классов (категорий или типов объектов, например «автомобиль» или «человек») и оценок уверенности (числовых значений, показывающих, насколько модель уверена в каждом обнаружении). Например, обнаружение объектов можно использовать, чтобы найти пешехода на улице или автомобиль в потоке и определить его местоположение.

Рис. 3. Использование Ultralytics YOLO11 для обнаружения объектов.

Классификация изображений#

Основная задача классификации изображений — присвоить входному изображению заранее заданную метку или категорию на основе его содержимого в целом. Обычно для этого необходимо определить главный объект или признак на изображении. Например, классификация изображений позволяет определить, изображена ли на снимке кошка или собака. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, можно даже дообучить на собственных данных, чтобы классифицировать отдельные породы кошек или собак, как показано ниже.

Рис. 4. Классификация разных пород кошек с помощью YOLO11.

Сегментация экземпляров#

Сегментация экземпляров — ещё одна важная задача компьютерного зрения, востребованная во многих приложениях. Она включает разделение изображения на сегменты и распознавание каждого отдельного объекта, даже если на изображении есть несколько объектов одного типа. В отличие от обнаружения объектов, сегментация экземпляров также точно очерчивает границы каждого объекта. Например, в автомобильном производстве и ремонте она помогает отдельно находить и маркировать детали автомобиля, повышая точность и эффективность работы.

Рис. 5. Сегментация деталей автомобиля с помощью YOLO11.

Оценка позы#

Цель оценки позы — определить положение и ориентацию человека или объекта, предсказав расположение ключевых точек, например рук, головы и локтей. Это особенно полезно в приложениях, где важно понимать физические действия в реальном времени. Оценку позы человека часто используют в спортивном анализе, мониторинге поведения животных и робототехнике.

Рис. 6. YOLO11 помогает оценивать позу человека.

О других задачах компьютерного зрения, поддерживаемых YOLO11, можно узнать в официальной документации Ultralytics. В ней подробно описано, как YOLO11 решает такие задачи, как отслеживание объектов и обнаружение объектов с ориентированными ограничивающими рамками (OBB).

Популярные модели компьютерного зрения сегодня#

Несмотря на большое количество моделей компьютерного зрения, серия Ultralytics YOLO выделяется высокой производительностью и универсальностью. Со временем модели Ultralytics YOLO стали быстрее, точнее и научились решать больше задач. После выхода Ultralytics YOLOv5 развертывание моделей стало проще благодаря фреймворкам vision AI, таким как PyTorch. Это позволило большему числу пользователей работать с продвинутыми технологиями vision AI, сочетающими высокую точность с простотой использования.

Затем Ultralytics YOLOv8 расширила эти возможности, добавив сегментацию экземпляров, классификацию изображений и оценку позы. После этого YOLO11 показала высокую производительность в нескольких задачах компьютерного зрения. Имея на 22% меньше параметров, чем YOLOv8m, YOLO11m обеспечивает более высокую среднюю точность (mAP) на наборе данных COCO, то есть обнаруживает объекты точнее и эффективнее. Новейшая модель поколения — Ultralytics YOLO26 — развивает эти возможности благодаря встроенному сквозному инференсу без NMS и более высокой производительности CPU для развёртывания на периферийных устройствах. Модели Ultralytics YOLO — практичная отправная точка для задач компьютерного зрения как для опытных разработчиков, так и для новичков в ИИ.

Роль компьютерного зрения в повседневной жизни#

Ранее мы рассказали, как модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11, применяются в самых разных отраслях. Теперь рассмотрим другие варианты использования, которые меняют нашу повседневную жизнь.

Vision AI в здравоохранении#

У компьютерного зрения в здравоохранении много областей применения. Такие задачи, как обнаружение объектов и классификация, используются при анализе медицинских изображений, чтобы выявлять заболевания быстрее и точнее. При анализе рентгеновских снимков компьютерное зрение способно обнаружить закономерности, которые могут быть незаметны человеческому глазу.

Компьютерное зрение также используют для обнаружения рака, сравнивая раковые клетки со здоровыми. Аналогичным образом можно анализировать изображения компьютерной и магнитно-резонансной томографии с точностью, близкой к человеческой. Эта технология помогает врачам принимать более обоснованные решения и в конечном счёте спасать больше жизней.

Рис. 7. YOLO11 анализирует медицинские снимки.

ИИ в автомобильной промышленности#

Компьютерное зрение играет ключевую роль в беспилотных автомобилях, помогая им обнаруживать такие объекты, как дорожные знаки и светофоры. Такие методы, как оптическое распознавание символов (OCR), позволяют автомобилю считывать текст с дорожных знаков. Компьютерное зрение также используется для обнаружения пешеходов: задачи обнаружения объектов позволяют распознавать людей в реальном времени.

Кроме того, компьютерное зрение может обнаруживать трещины и выбоины на дорожном покрытии, помогая эффективнее отслеживать изменение состояния дорог. В целом технология компьютерного зрения может сыграть важную роль в улучшении управления дорожным движением, повышении безопасности транспорта и поддержке планирования умных городов.

Рис. 8. Анализ дорожного движения с помощью YOLO11.

Компьютерное зрение в сельском хозяйстве#

Представь, что фермеры могут без лишних хлопот вовремя автоматически сеять, поливать и собирать урожай. Именно это и позволяет компьютерное зрение в сельском хозяйстве. Оно помогает отслеживать состояние посевов в реальном времени, чтобы фермеры могли раньше выявлять такие проблемы, как болезни растений или нехватка питательных веществ.

Помимо мониторинга, автоматические машины для прополки на базе ИИ, интегрированные с компьютерным зрением, могут распознавать и удалять сорняки, сокращая затраты на рабочую силу и повышая урожайность. Такое сочетание технологий помогает фермерам эффективнее использовать ресурсы, повышать производительность и защищать посевы.

Рис. 9. Пример использования Ultralytics YOLO11 в сельском хозяйстве.

Автоматизация производственных процессов с помощью ИИ#

В производстве компьютерное зрение помогает автоматически отслеживать производственные процессы и работников, а также проверять качество продукции. ИИ на основе компьютерного зрения ускоряет и повышает точность процессов, одновременно снижая количество ошибок и затраты.

Для обеспечения качества часто используют обнаружение объектов и сегментацию экземпляров. Системы обнаружения дефектов выполняют финальную проверку готовой продукции, чтобы покупатели получали только лучшие изделия. Продукты с вмятинами или трещинами автоматически обнаруживаются и отбраковываются. Эти системы также отслеживают и подсчитывают продукцию в реальном времени, обеспечивая непрерывный мониторинг производственной линии.

Рис. 10. Мониторинг сборочной линии с помощью компьютерного зрения.

Как сделать обучение эффективнее с помощью компьютерного зрения#

В классе распознавание жестов помогает персонализировать обучение, обнаруживая движения учеников. Модели, такие как Ultralytics YOLO11, отлично подходят для этой задачи: они могут точно распознавать в реальном времени такие жесты, как поднятая рука, и выражения растерянности.

Когда система распознаёт такие жесты, ходящий урок можно адаптировать: оказать дополнительную помощь или изменить содержание, чтобы лучше учесть потребности ученика. Так создаётся более динамичная и адаптивная среда обучения: учителя могут сосредоточиться на преподавании, а система поддерживает учебный процесс каждого ученика.

Последние тенденции в компьютерном зрении#

Теперь, когда мы рассмотрели некоторые варианты применения компьютерного зрения в разных отраслях, давай разберём ключевые тенденции, которые определяют его развитие.

Одна из главных тенденций — периферийные вычисления, распределённая вычислительная архитектура, в которой данные обрабатываются ближе к источнику. Например, благодаря периферийным вычислениям камеры и датчики могут обрабатывать визуальные данные непосредственно на устройстве, что ускоряет отклик, уменьшает задержки и повышает конфиденциальность.

Ещё одна важная тенденция в компьютерном зрении — смешанная реальность. Она объединяет физический мир с цифровыми элементами, используя компьютерное зрение, чтобы виртуальные объекты органично вписывались в реальный мир. Эту технологию можно применять для улучшения игрового процесса, обучения и тренировок.

Преимущества и недостатки компьютерного зрения#

Вот некоторые ключевые преимущества, которые компьютерное зрение может дать разным отраслям:

• Снижение затрат: автоматизация задач с помощью компьютерного зрения помогает сократить операционные расходы, повысить производительность и свести к минимуму количество ошибок.
• Масштабируемость: после внедрения системы компьютерного зрения легко масштабировать для обработки больших объёмов данных, поэтому они подходят для растущего бизнеса и крупных проектов.
• Настройка под конкретные задачи: модели компьютерного зрения можно дообучить на твоём наборе данных, чтобы получить специализированные решения, отвечающие требованиям твоего приложения.

Хотя эти преимущества показывают, как компьютерное зрение может повлиять на разные отрасли, важно учитывать и сложности его внедрения. Вот некоторые из основных проблем:

• Риски для конфиденциальности данных: использование визуальных данных, особенно в чувствительных сферах, таких как видеонаблюдение или здравоохранение, может вызывать опасения по поводу конфиденциальности и безопасности.
• Ограничения условий среды: системы компьютерного зрения могут работать некорректно в сложных условиях, например при плохом освещении, низком качестве изображений или сложном фоне.
• Высокие первоначальные затраты: разработка и внедрение систем компьютерного зрения могут обойтись дорого из-за необходимости в специализированном оборудовании, программном обеспечении и экспертизе.

Главные выводы#

Компьютерное зрение меняет способы взаимодействия машин с окружающим миром, позволяя им видеть его и понимать так же, как люди. Его уже применяют во многих сферах: для повышения безопасности беспилотных автомобилей, ускорения диагностики заболеваний врачами, персонализации покупок и даже помощи фермерам в мониторинге посевов.

По мере развития технологий новые тенденции, такие как периферийные вычисления и смешанная реальность, открывают ещё больше возможностей. Несмотря на такие сложности, как предвзятость и высокие затраты, в будущем компьютерное зрение может принести огромную пользу многим отраслям.

Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи наши страницы с решениями, чтобы узнать об инновациях в таких областях, как ИИ в беспилотных автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве.