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

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 отслеживания 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. 

Возможно, вы задаетесь вопросом: почему существует такая потребность в решениях для компьютерного зрения? Задачи, требующие постоянного внимания, такие как обнаружение дефектов или распознавание образов, могут быть сложными для человека. Глаза могут уставать, и детали могут быть упущены, особенно в быстро меняющейся или сложной обстановке. 

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

Понимание истории компьютерного зрения

За годы своего существования компьютерное зрение превратилось из теоретической концепции в надежную технологию, стимулирующую инновации в различных отраслях. Давайте рассмотрим некоторые ключевые вехи, определившие ее развитие:

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

• 1970s: В этом десятилетии были значительно усовершенствованы алгоритмы, такие как преобразование Хафа, которое улучшило обнаружение линий и геометрических фигур на изображениях. Также появилось оптическое распознавание символов (OCR), благодаря которому машины смогли читать печатный текст.

• 1980-е - 1990-е годы: Машинное обучение стало играть важную роль в компьютерном зрении, прокладывая путь к более совершенным возможностям и будущим прорывам.

• 2000-е - 2010-е гг: Глубокое обучение привнесло новое измерение в компьютерное зрение, обеспечив машинам более эффективную интерпретацию визуальных данных. Оно расширило такие возможности, как идентификация объектов, анализ движений 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. Модели Ultralytics 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.

Разбор того, как работает компьютерное зрение

Системы компьютерного зрения работают с помощью нейронных сетей, которые представляют собой алгоритмы, вдохновленные работой человеческого мозга, для анализа изображений. Особый тип нейросетей, называемый конволюционными нейронными сетями (CNN), особенно хорош для распознавания деталей, таких как края и формы на фотографиях. 

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. Передовые модели, такие как Ultralytics YOLO11, разработанные с учетом скорости и точности, позволяют обрабатывать изображения в режиме реального времени.

‍

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

• Получение изображений: Визуальные данные собираются с помощью камер или датчиков, а 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 их было легче анализировать.

• Извлечение признаков: Выделение важных деталей, таких как формы и текстуры, с акцентом на те части изображения, которые имеют наибольшее значение.  

• Распознавание образов: Выявленные особенности анализируются с помощью 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.

Обнаружение объектов

Обнаружение объектов - одна из ключевых задач компьютерного зрения, которая используется для идентификации объектов, представляющих интерес на изображении. Результатом задачи обнаружения объектов является набор ограничительных рамок (прямоугольников, нарисованных вокруг обнаруженных объектов на изображении), а также метки классов (категория или тип каждого объекта, например "автомобиль" или "человек") и баллы доверия (числовое значение, указывающее, насколько модель уверена в каждом обнаружении). Например, обнаружение объектов может использоваться для идентификации и точного определения местоположения пешехода на улице или автомобиля в потоке машин.

‍

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 классифицировать отдельные породы кошек или собак, как показано ниже.

‍

Сегментация экземпляров

Сегментация объектов - еще одна важная задача компьютерного зрения, используемая в различных приложениях. Она предполагает разбиение изображения на сегменты и идентификацию каждого отдельного объекта, даже если существует несколько объектов одного типа. В отличие от обнаружения объектов, сегментация экземпляров идет на шаг дальше, определяя точные границы каждого объекта. Например, при производстве и ремонте автомобилей сегментация экземпляров помогает идентифицировать и маркировать каждую деталь автомобиля отдельно, что делает процесс более точным и эффективным.

‍

Оценка позы

Цель оценки позы - определить положение и ориентацию человека или объекта, предсказав расположение ключевых точек, таких как руки, голова и локти. Это особенно полезно в приложениях, где важно понимать физические действия в режиме реального времени. Оценка положения человека широко используется в таких областях, как спортивный анализ, наблюдение за поведением 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 сегодня модели компьютерного зрения

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. С появлением 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.

Следующая версия Ultralytics YOLOv8 стала еще более совершенной, 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 точности (mAP) на наборе данных COCO, что означает, что он может обнаруживать 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.

Видение ИИ в здравоохранении

Компьютерное зрение находит широкое применение в здравоохранении. Такие задачи, как обнаружение и классификация объектов, используются в медицинской визуализации для более быстрого и точного выявления заболеваний. При анализе рентгеновских снимков компьютерное зрение позволяет выявлять детали, которые могут быть слишком тонкими для человеческого глаза. 

Оно также используется при обнаружении рака для сравнения раковых клеток со здоровыми. Аналогичным образом, при проведении компьютерной и магнитно-резонансной томографии компьютерное зрение может быть использовано для анализа изображений с точностью, близкой к человеческой. Это помогает врачам принимать более точные решения и в конечном итоге спасает больше жизней.

‍

ИИ в автомобильной промышленности

Компьютерное зрение очень важно для самодвижущихся автомобилей, помогая им обнаруживать 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 позволяет обнаруживать трещины и выбоины на дорожном покрытии, что дает возможность лучше следить за изменением дорожных условий. В целом, технология компьютерного зрения может сыграть ключевую роль в улучшении управления дорожным движением, повышении безопасности транзита и поддержке интеллектуального планирования городов.

‍

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 выявлять такие проблемы, как болезни или нехватка питательных веществ, более точно, чем человек. 

Помимо мониторинга, автоматические прополочные машины с искусственным интеллектом и компьютерным зрением могут выявлять и удалять сорняки, сокращая трудозатраты и повышая урожайность. Такое сочетание технологий помогает фермерам оптимизировать свои ресурсы, повысить эффективность и защитить урожай.

‍

Автоматизация производственных процессов с помощью искусственного интеллекта

На производстве компьютерное зрение помогает контролировать производство, проверять качество продукции и автоматически отслеживать 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 отслеживают и подсчитывают продукцию в режиме реального времени, обеспечивая непрерывный контроль на сборочной линии.

‍

Последние тенденции в компьютерном зрении

Теперь, когда мы рассмотрели некоторые области применения компьютерного зрения в различных отраслях, давайте погрузимся в ключевые тенденции, определяющие его развитие.

Одной из главных тенденций являются пограничные вычисления- распределенные вычислительные системы, которые обрабатывают данные ближе к их источнику. Например, пограничные вычисления оснащают такие устройства, как камеры и датчики, для непосредственной обработки визуальных данных, что позволяет ускорить время отклика, уменьшить задержки и повысить уровень конфиденциальности.

Еще одна ключевая тенденция в компьютерном зрении - использование объединенной реальности. Она объединяет физический мир с цифровыми элементами, используя компьютерное зрение, чтобы виртуальные объекты плавно сливались с реальным миром. Это может быть использовано для улучшения впечатлений в играх, образовании и обучении. 

Плюсы и минусы компьютерного зрения

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

• Экономия средств: Автоматизация задач с помощью компьютерного зрения помогает снизить эксплуатационные расходы, повысить производительность и свести к минимуму количество ошибок.

• 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 могут быть точно настроены на основе вашего набора данных, что позволяет получить узкоспециализированные решения, отвечающие требованиям вашего приложения.

Хотя эти преимущества подчеркивают, как компьютерное зрение может повлиять на различные отрасли промышленности, важно также рассмотреть проблемы, связанные с его внедрением. Вот некоторые из ключевых проблем:

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

• Ограничения окружающей среды: Системы компьютерного зрения могут не справляться со своей работой в сложных условиях, таких как плохое освещение, некачественные изображения или сложный фон.

• Высокая первоначальная стоимость: Разработка и внедрение систем компьютерного зрения может быть дорогостоящей из-за необходимости использования специализированного оборудования, программного обеспечения и опыта.

Основные выводы

Компьютерное зрение - это новый способ взаимодействия машин с миром, позволяющий им видеть и понимать мир так же, как это делает человек. Оно уже используется во многих областях, например, для повышения безопасности в самоуправляемых автомобилях, помогает врачам быстрее диагностировать заболевания, делает покупки более персонализированными и даже помогает фермерам следить за урожаем. 

По мере совершенствования технологий новые тенденции, такие как граничные вычисления и объединенная реальность, открывают еще больше возможностей. Несмотря на некоторые проблемы, такие как предвзятость и высокая стоимость, компьютерное зрение способно оказать огромное положительное влияние на многие отрасли промышленности в будущем.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Ознакомьтесь с инновациями в таких отраслях, как искусственный интеллект в самодвижущихся автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. 🚀