Все, что вам нужно знать о компьютерном зрении в 2025 году

Двадцать лет назад идея о том, что машины и компьютеры смогут видеть и понимать мир, была всего лишь научной фантастикой. Сегодня, благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ), эта концепция стала реальностью. В частности, компьютерное зрение (CV), отрасль ИИ, позволяет машинам понимать и анализировать изображения и видео. Будь то идентификация объектов в реальном времени, улучшение систем безопасности или автоматизация сложных задач, его потенциал расширяет границы возможного. 

Компьютерное зрение быстро формирует будущее технологий, поскольку различные отрасли изучают различные способы применения его уникальных возможностей. Глобальный размер рынка компьютерного зрения достиг 19,83 миллиарда долларов в 2024 году и, по прогнозам, будет расти на 19,8% ежегодно в ближайшие годы.

‍

В этой статье мы более подробно рассмотрим компьютерное зрение, расскажем, что это такое, как оно развивалось и как оно работает сегодня. Мы также рассмотрим некоторые из его наиболее интересных применений. Давайте начнем!

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, которая использует машинное обучение и нейронные сети, чтобы научить компьютеры понимать содержимое визуальных данных, таких как изображения или видеофайлы. Данные, полученные в результате обработки изображений, могут использоваться для принятия более эффективных решений. Например, компьютерное зрение можно использовать в розничной торговле для track уровня запасов путем анализа изображений полок или для повышения удобства совершения покупок с помощью автоматизированных систем оформления заказа. Многие компании уже используют технологию компьютерного зрения для различных приложений, начиная от таких задач, как добавление фильтров к фотографиям, сделанным на смартфон, и заканчивая контролем качества на производстве. 

Вам может быть интересно: почему существует такая потребность в решениях компьютерного зрения? Задачи, требующие постоянного внимания, такие как выявление дефектов или распознавание закономерностей, могут быть трудными для людей. Глаза могут уставать, и детали могут быть упущены, особенно в быстро меняющихся или сложных условиях. 

Хотя люди умеют распознавать объекты разных размеров, цветов, освещения и углов, им часто бывает трудно сохранить последовательность в условиях стресса. С другой стороны, системы компьютерного зрения работают без остановки, быстро и точно обрабатывая большие объемы визуальных данных. Например, они могут анализировать дорожное движение в режиме реального времени, чтобы detect заторы, оптимизировать время подачи сигналов или даже выявить аварии быстрее, чем это мог бы сделать человек.

Понимание истории компьютерного зрения

С годами компьютерное зрение превратилось из теоретической концепции в надежную технологию, стимулирующую инновации в различных отраслях. Давайте рассмотрим некоторые из ключевых этапов, которые определили его развитие:

• 1950-е - 1960-е годы: Исследователи начали разрабатывать алгоритмы для обработки и анализа визуальных данных, но прогресс был медленным из-за ограниченной вычислительной мощности.

• 1970-е годы: В этом десятилетии произошли значительные улучшения в алгоритмах, такие как преобразование Хафа, которое улучшило обнаружение линий и геометрических фигур на изображениях. Также появилось оптическое распознавание символов (OCR), позволяющее машинам читать печатный текст.

• 1980-е - 1990-е годы: Машинное обучение начало играть роль в компьютерном зрении, проложив путь к более продвинутым возможностям и будущим прорывам.

• 2000-е - 2010-е: Глубокое обучение привнесло новое измерение в компьютерное зрение, позволяя машинам более эффективно интерпретировать визуальные данные. Оно расширило возможности, такие как идентификация объектов, анализ движения и выполнение сложных задач.

В настоящее время компьютерное зрение быстро развивается и меняет способы решения проблем в таких областях, как здравоохранение, автономные транспортные средства и "умные" города. МоделиUltralytics YOLO (You Only Look Once), разработанные для задач компьютерного зрения в режиме реального времени, облегчают эффективное и точное внедрение искусственного зрения в различных отраслях. По мере совершенствования ИИ и аппаратного обеспечения эти модели помогают компаниям принимать более разумные решения и оптимизировать операции с помощью передового визуального анализа данных.

Разбираем, как работает компьютерное зрение

Системы компьютерного зрения работают, используя нейронные сети — алгоритмы, вдохновленные принципами работы человеческого мозга — для анализа изображений. Конкретный тип, называемый сверточными нейронными сетями (CNN), особенно хорошо подходит для распознавания образов, таких как края и формы на изображениях. 

Чтобы упростить визуальные данные, такие методы, как объединение, фокусируются на наиболее важных частях изображения, а дополнительные слои обрабатывают эту информацию для выполнения таких задач, как идентификация особенностей или обнаружение объектов. Продвинутые модели, такие как Ultralytics YOLO11разработанные с учетом скорости и точности, позволяют обрабатывать изображения в режиме реального времени.

‍

Типичное приложение компьютерного зрения включает в себя несколько этапов преобразования необработанных изображений в полезные данные. Вот четыре основных этапа:

• Получение изображений: Визуальные данные собираются с помощью камер или датчиков, и качество изображений зависит от типа используемого датчика.

• Обработка изображений: Собранные данные затем улучшаются с помощью методов предварительной обработки, таких как уменьшение шума и выделение краев, чтобы облегчить их анализ.

• Извлечение признаков: Выделяются важные детали, такие как формы и текстуры, с акцентом на наиболее важные части изображения.  

• Распознавание образов: Выявленные признаки анализируются с использованием машинного обучения для выполнения таких задач, как обнаружение объектов, отслеживание движения или распознавание образов.

Изучение задач компьютерного зрения

Вы, наверное, заметили, что, рассказывая о том, как работает компьютерное зрение, мы упомянули задачи компьютерного зрения. Такие модели, как Ultralytics YOLO11 , созданы для поддержки этих задач, предлагая быстрые и точные решения для реальных приложений. YOLO11 эффективно справляется с этими задачами - от обнаружения объектов до отслеживания их перемещения. Давайте рассмотрим некоторые из ключевых задач компьютерного зрения, которые она поддерживает, и то, как они работают.

Детекция объектов

Обнаружение объектов — ключевая задача компьютерного зрения, которая используется для идентификации интересующих объектов на изображении. Результатом задачи обнаружения объектов является набор ограничивающих рамок (прямоугольников, нарисованных вокруг обнаруженных объектов на изображении), а также метки классов (категория или тип каждого объекта, например, «автомобиль» или «человек») и оценки достоверности (числовое значение, указывающее, насколько модель уверена в каждом обнаружении). Например, обнаружение объектов можно использовать для идентификации и точного определения местоположения пешехода на улице или автомобиля в пробке.

‍

Классификация изображений

Основная цель классификации изображений - присвоить входному изображению заранее определенную метку или категорию на основе его общего содержания. Эта задача обычно включает в себя определение доминирующего объекта или особенности изображения. Например, классификация изображений может быть использована для определения того, кто изображен на картинке - кошка или собака. Модели компьютерного зрения, подобные YOLO11 , можно даже обучить classify отдельные породы кошек или собак, как показано ниже.

‍

Сегментация экземпляров

Сегментация экземпляров — еще одна важная задача компьютерного зрения, используемая в различных приложениях. Она включает в себя разделение изображения на сегменты и идентификацию каждого отдельного объекта, даже если имеется несколько объектов одного и того же типа. В отличие от обнаружения объектов, сегментация экземпляров идет на шаг дальше, очерчивая точные границы каждого объекта. Например, в автомобильном производстве и ремонте сегментация экземпляров может помочь идентифицировать и маркировать каждую деталь автомобиля отдельно, что делает процесс более точным и эффективным.

‍

Оценка позы

Цель оценки позы состоит в определении положения и ориентации человека или объекта путем прогнозирования местоположения ключевых точек, таких как руки, голова и локти. Это особенно полезно в приложениях, где важно понимание физических действий в режиме реального времени. Оценка позы человека обычно используется в таких областях, как спортивный анализ, мониторинг поведения животных и робототехника.

‍

Чтобы узнать, какие еще задачи компьютерного зрения поддерживает YOLO11, вы можете обратиться к официальной документации Ultralytics . В ней содержится подробная информация о том, как YOLO11 справляется с такими задачами, как отслеживание объектов и обнаружение объектов с ориентированной ограничительной рамкой (OBB).

Популярные модели компьютерного зрения сегодня

Несмотря на множество моделей компьютерного зрения, серия Ultralytics YOLO отличается высокой производительностью и универсальностью. Со временем модели Ultralytics YOLO совершенствовались, становясь быстрее, точнее и способными решать больше задач. Когда Ultralytics YOLOv5 развертывание моделей стало проще с помощью фреймворков Vision AI, таких как PyTorch. Это позволило более широкому кругу пользователей работать с передовым Vision AI, сочетая высокую точность с простотой использования.

Следующий, Ultralytics YOLOv8 получила дальнейшее развитие, добавив такие новые возможности, как сегментация экземпляров, оценка позы и классификация изображений. Последняя версия, YOLO11, обеспечивает высочайшую производительность в различных задачах компьютерного зрения. Имея на 22 % меньше параметров, чем YOLOv8m, YOLO11m достигает более высокой средней точностиmAP) на наборе данныхCOCO , что означает, что он может detect объекты более точно и эффективно. Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком или новичком в области ИИ, YOLO11 предлагает мощное решение для ваших задач в области компьютерного зрения.

Роль компьютерного зрения в повседневной жизни

Ранее мы обсуждали, как модели компьютерного зрения, подобные YOLO11 , могут применяться в самых разных отраслях. Теперь давайте рассмотрим другие варианты использования, которые меняют нашу повседневную жизнь.

Искусственный интеллект для машинного зрения в здравоохранении

Существует широкий спектр применений компьютерного зрения в здравоохранении. Такие задачи, как обнаружение и классификация объектов, используются в медицинской визуализации для ускорения и повышения точности выявления заболеваний. При анализе рентгеновских снимков компьютерное зрение может выявлять закономерности, которые могут быть слишком незаметными для человеческого глаза. 

Он также используется при обнаружении рака для сравнения раковых клеток со здоровыми. Аналогично, в отношении КТ и МРТ компьютерное зрение можно использовать для анализа изображений с точностью, близкой к человеческой. Это помогает врачам принимать более взвешенные решения и, в конечном итоге, спасает больше жизней.

‍

ИИ в автомобильной промышленности

Компьютерное зрение очень важно для самодвижущихся автомобилей, помогая им detect такие объекты, как дорожные знаки и светофоры. Такие методы, как оптическое распознавание символов (OCR), позволяют автомобилю считывать текст с дорожных знаков. Они также используются для обнаружения пешеходов, когда задачи обнаружения объектов позволяют идентифицировать людей в режиме реального времени. 

Кроме того, компьютерное зрение может даже обнаруживать трещины и выбоины на дорожном покрытии, что позволяет лучше контролировать изменение состояния дорог. В целом, технология компьютерного зрения может играть ключевую роль в улучшении управления дорожным движением, повышении безопасности транзита и поддержке планирования умного города.

‍

Компьютерное зрение в сельском хозяйстве

Допустим, фермеры могли бы автоматически сеять, поливать и собирать урожай вовремя и без всяких проблем. Именно это и предлагает компьютерное зрение в сельском хозяйстве. Оно позволяет отслеживать урожай в режиме реального времени, чтобы фермеры могли detect такие проблемы, как болезни или нехватка питательных веществ, более точно, чем человек. 

В дополнение к мониторингу, автоматические машины для прополки на основе AI, интегрированные с компьютерным зрением, могут идентифицировать и удалять сорняки, сокращая затраты на рабочую силу и повышая урожайность. Это сочетание технологий помогает фермерам оптимизировать свои ресурсы, повысить эффективность и защитить свои посевы.

‍

Автоматизация производственных процессов с помощью ИИ

На производстве компьютерное зрение помогает контролировать производство, проверять качество продукции и автоматически track рабочих. ИИ с помощью компьютерного зрения делает процесс более быстрым и точным, сокращая количество ошибок, что ведет к снижению затрат. 

В частности, для контроля качества обычно используются обнаружение объектов и сегментация экземпляров. Системы обнаружения дефектов осуществляют финальную проверку готовых изделий, чтобы гарантировать, что только лучшие из них попадут к покупателям. Любой продукт с вмятинами или трещинами автоматически идентифицируется и отбраковывается. Эти системы также track и подсчитывают продукцию в режиме реального времени, обеспечивая непрерывный контроль на сборочной линии.

‍

Образование становится более эффективным благодаря компьютерному зрению

Одним из способов использования компьютерного зрения в классе является распознавание жестов - оно персонализирует обучение, распознавая движения учеников. Такие модели, как YOLO11 , отлично подходят для этой задачи. Они могут точно определять такие жесты, как поднятые руки или растерянное выражение лица, в режиме реального времени. 

При обнаружении таких жестов текущий урок можно скорректировать, предоставив дополнительную помощь или изменив содержание, чтобы лучше соответствовать потребностям ученика. Это создает более динамичную и адаптивную среду обучения, помогая учителям сосредоточиться на преподавании, в то время как система поддерживает процесс обучения каждого ученика.

Современные тенденции в области компьютерного зрения

Теперь, когда мы рассмотрели некоторые применения компьютерного зрения в различных отраслях, давайте углубимся в ключевые тенденции, определяющие его прогресс.

Одной из основных тенденций является периферийные вычисления, распределенная вычислительная структура, которая обрабатывает данные ближе к их источнику. Например, периферийные вычисления позволяют таким устройствам, как камеры и датчики, обрабатывать визуальные данные напрямую, что приводит к более быстрому времени отклика, уменьшению задержек и повышению конфиденциальности.

Еще одна ключевая тенденция в компьютерном зрении — использование объединенной реальности. Она сочетает в себе физический мир с цифровыми элементами, используя компьютерное зрение, чтобы виртуальные объекты плавно сливались с реальным миром. Ее можно использовать для улучшения впечатлений от игр, образования и обучения. 

Плюсы и минусы компьютерного зрения

Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые компьютерное зрение может принести различным отраслям:

• Экономия затрат: Автоматизация задач с помощью компьютерного зрения помогает снизить операционные расходы, повысить производительность и свести к минимуму ошибки.

• Масштабируемость: После внедрения системы компьютерного зрения могут легко масштабироваться для обработки больших объемов данных, что делает их подходящими для растущего бизнеса или крупномасштабных операций.

• Настройка под конкретное приложение: Модели компьютерного зрения можно точно настроить с использованием вашего набора данных, что даст вам узкоспециализированные решения, отвечающие требованиям вашего приложения.

Хотя эти преимущества показывают, как компьютерное зрение может повлиять на различные отрасли, важно также учитывать проблемы, связанные с его внедрением. Вот некоторые из основных проблем:

• Проблемы конфиденциальности данных: Использование визуальных данных, особенно в таких деликатных областях, как наблюдение или здравоохранение, может вызывать вопросы конфиденциальности и безопасности.

• Экологические ограничения: Системы компьютерного зрения могут испытывать трудности с правильной работой в сложных условиях, таких как плохое освещение, изображения низкого качества или сложные фоны.

• Высокая начальная стоимость: Разработка и внедрение систем компьютерного зрения может быть дорогостоящим из-за необходимости в специализированном оборудовании, программном обеспечении и экспертных знаниях.

Основные выводы

Компьютерное зрение меняет способ взаимодействия машин с миром, позволяя им видеть и понимать мир так, как это делают люди. Оно уже используется во многих областях, таких как повышение безопасности самоуправляемых автомобилей, помощь врачам в более быстрой диагностике заболеваний, персонализация покупок и даже помощь фермерам в мониторинге посевов. 

По мере совершенствования технологий новые тенденции, такие как периферийные вычисления и смешанная реальность, открывают еще больше возможностей. Несмотря на некоторые проблемы, такие как предвзятость и высокие затраты, компьютерное зрение имеет потенциал оказать огромное положительное влияние на многие отрасли в будущем.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и взаимодействуйте с нашим сообществом. Изучите инновации в таких секторах, как ИИ в автомобилях с автоматическим управлением и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. 🚀