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 подобласть ИИ, которая использует машинное обучение и нейронные сети, чтобы научить компьютеры понимать содержимое визуальных данных, таких как изображения или видеофайлы. Анализ обработанных изображений позволяет принимать более эффективные решения. Например, компьютерное зрение можно использовать в розничной торговле для отслеживания уровня запасов путем анализа изображений полок или для улучшения процесса совершения покупок с помощью автоматизированных систем оформления заказов. Многие компании уже используют технологию компьютерного зрения для различных задач, начиная от добавления фильтров к фотографиям на смартфонах и заканчивая контролем качества в 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. 

В то время как люди хорошо распознают объекты разных размеров, цветов, освещения или углов, им часто трудно сохранять последовательность действий под давлением. Решения компьютерного зрения, с другой стороны, работают непрерывно, быстро и точно обрабатывая большие объемы визуальных данных. Например, они могут анализировать трафик в режиме реального времени для обнаружения заторов, оптимизации времени работы светофоров или даже выявления аварий быстрее, чем это мог бы сделать человек-наблюдатель.

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 преобразует 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 реальном времени, упрощают эффективное и точное внедрение Vision AI в различных отраслях. Поскольку ИИ и аппаратное обеспечение продолжают совершенствоваться, эти модели помогают предприятиям принимать более разумные решения и оптимизировать операции за счет использования расширенного анализа визуальных 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 пулинг, фокусируются на наиболее важных частях изображения, а дополнительные слои обрабатывают эту информацию для выполнения таких задач, как идентификация признаков или обнаружение объектов. Передовые модели, такие как Ultralytics YOLO11, разработанные для скорости и точности, делают возможной обработку изображений в реальном 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 могли заметить, что, говоря о том, как работает компьютерное зрение, мы упоминали задачи компьютерного зрения. Модели, такие как Ultralytics YOLO11, созданы для поддержки этих задач, предлагая быстрые и точные решения для реальных приложений. От обнаружения объектов до отслеживания их перемещения, YOLO11 эффективно справляется с этими задачами. Давайте рассмотрим некоторые из ключевых задач компьютерного зрения, которые он 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 предопределенную метку или категорию входному изображению на основе его общего содержания. Эта задача обычно включает в себя идентификацию доминирующего объекта или признака на изображении. Например, классификация изображений может использоваться для определения того, содержит ли изображение кошку или собаку. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, могут быть даже обучены на заказ для классификации отдельных пород 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 изучить другие задачи компьютерного зрения, поддерживаемые YOLO11, вы можете обратиться к официальной документации Ultralytics. В ней представлена подробная информация о том, как YOLO11 обрабатывает такие задачи, как отслеживание объектов и обнаружение объектов с ориентированными ограничивающими рамками (OBB).

Популярные модели компьютерного зрения сегодня

Несмотря на существование множества моделей компьютерного зрения, серия Ultralytics YOLO выделяется своей высокой производительностью и универсальностью. Со временем модели Ultralytics YOLO улучшились, став быстрее, точнее и способными справляться с большим количеством задач. С появлением Ultralytics YOLOv5 развертывание моделей стало проще благодаря таким фреймворкам Vision AI, как PyTorch. Это позволило более широкому кругу пользователей работать с передовым Vision AI, сочетая высокую точность с простотой использования.

Далее, Ultralytics YOLOv8 пошла еще дальше, добавив новые возможности, такие как сегментация экземпляров, оценка позы и классификация изображений. Между тем, последняя версия, YOLO11, обеспечивает максимальную производительность при выполнении различных задач компьютерного зрения. Имея на 22% меньше параметров, чем YOLOv8m, YOLO11m достигает более высокой средней точности (mAP) на наборе данных COCO, что означает, что она 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 потребностей в компьютерном зрении.

Роль компьютерного зрения в повседневной жизни

Ранее мы обсуждали, как модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, могут применяться в широком спектре отраслей. Теперь давайте рассмотрим больше вариантов 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 имеет решающее значение для самоуправляемых 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. Оно также используется для обнаружения пешеходов, где 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

Представьте, что фермеры могут автоматически высевать, поливать и собирать урожай вовремя, не беспокоясь ни о чем. Это именно то, что компьютерное зрение привносит в сельское хозяйство. Оно облегчает мониторинг посевов в режиме реального времени, чтобы фермеры могли более точно, чем люди, выявлять такие проблемы, как болезни или дефицит питательных веществ. 

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

В производстве компьютерное зрение помогает отслеживать производство, проверять качество продукции и автоматически отслеживать работников. Vision AI делает процесс быстрее и точнее, снижая при этом количество ошибок, что приводит к сокращению затрат. 

В частности, для обеспечения качества обычно используются обнаружение объектов и instance segmentation. Системы обнаружения дефектов выполняют окончательную проверку готовой продукции, чтобы убедиться, что до потребителей доходят только лучшие изделия. Любое изделие с вмятинами или трещинами автоматически идентифицируется и отбраковывается. Эти системы также отслеживают и подсчитывают продукцию в режиме реального времени, обеспечивая непрерывный мониторинг на сборочной линии.

‍

Образование становится более эффективным благодаря компьютерному зрению

Один из способов использования компьютерного зрения в классе — распознавание жестов, которое персонализирует обучение, определяя движения учащихся. Модели, такие как YOLO11, отлично подходят для этой задачи. Они могут точно идентифицировать жесты, такие как поднятые руки или растерянные выражения 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. 🚀