20 ноября 2025 г.
Узнайте, почему компании не игнорируют компьютерное зрение. Узнайте, как искусственный интеллект превращает изображения и видеоролики в информацию, которая позволяет принимать более разумные решения.
Многие компании имеют дело с повторяющимися, отнимающими много времени процессами в своей повседневной деятельности. Эти задачи часто зависят от того, что люди постоянно наблюдают, проверяют или анализируют визуальную информацию.
Будь то отслеживание товаров на полках, просмотр медицинских снимков, мониторинг активности на складе или обеспечение безопасности на рабочем месте - все эти задачи требуют постоянного внимания. Даже самые опытные команды могут упустить детали, когда все находится в постоянном движении.
По мере того как искусственный интеллект (ИИ) становится все более доступным, многие компании внедряют компьютерное зрение- подобласть ИИ, позволяющую машинам интерпретировать изображения и видео. ИИ в области зрения позволяет автоматизировать визуальные задачи и превращать повседневные изображения в важные сведения.
Такие отрасли, как здравоохранение, розничная торговля, логистика и робототехника, уже видят преимущества. Компьютерное зрение помогает командам работать более эффективно, сократить количество ошибок и принимать решения с большей уверенностью.
Он также играет важную роль в долгосрочном повышении производительности, которое может обеспечить ИИ. Фактически, системы искусственного интеллекта могут обеспечить ежегодное повышение производительности на сумму до 4,4 триллиона долларов в корпоративном разрезе.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение может способствовать принятию более разумных решений и почему игнорирование компьютерного зрения может привести к упущенным возможностям. Давайте начнем!
Компьютерное зрение - одна из самых быстроразвивающихся областей искусственного интеллекта, в которой используются более умные и способные алгоритмы, помогающие машинам понимать мир через изображения и видео.
В частности, такие модели, как Ultralytics YOLO11 и готовящаяся к выпуску Ultralytics YOLO26, поддерживают задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация объектов и классификация изображений, которые помогают машинам анализировать визуальную информацию.
Например, обнаружение объектов используется для поиска и определения местоположения конкретных объектов на изображении, сегментация объектов - для определения объектов и их контуров на уровне пикселей, а классификация изображений - для присвоения меток на основе того, что содержит изображение. Но как все это работает на самом деле?
Такие модели, как YOLO11 и YOLO26, можно обучать и настраивать на наборах данных, содержащих примеры объектов или сцен, которые интересуют компанию. Такие наборы данных включают изображения, снабженные метками, которые показывают модели, что искать.
В процессе обучения эти модели, построенные с помощью глубоких нейронных сетей (например, конволюционных нейронных сетей или CNN) и обученные методами машинного обучения под наблюдением, изучают визуальные особенности и паттерны объектов из наборов данных. После достаточного обучения модель может обобщать и распознавать схожие паттерны на новых, невидимых изображениях.
Такие отрасли, как производство, логистика, здравоохранение и розничная торговля, ежедневно собирают огромное количество визуальных данных с помощью камер, датчиков и других устройств. Удивительно то, что большая часть этой информации никогда не используется.
Когда компании не обращают внимания на эти данные, они упускают возможность получить информацию, которая может сделать их работу более гладкой, предотвратить проблемы, которых можно избежать, и выявить новые возможности для роста.
Вот некоторые из повседневных проблем, с которыми сталкиваются компании из-за игнорирования компьютерного зрения:
Получив более полное представление о том, что такое компьютерное зрение и как оно работает, давайте рассмотрим, как оно может создать реальную, измеримую ценность для бизнеса.
Вот более подробный обзор преимуществ, которые она дает в различных областях:
Далее мы рассмотрим, как различные отрасли применяют компьютерное зрение и какое влияние оно оказывает на их повседневную деятельность.
Сегодня розничная торговля включает в себя гораздо больше, чем полки и кассы. С помощью искусственного интеллекта и визуальных данных ритейлеры находят новые способы рационализации повседневных задач, повышения точности и удовлетворения растущих ожиданий покупателей. Компьютерное зрение используется в самых разных сферах деятельности - от отслеживания наличия товара на полках до анализа пешеходного трафика и оптимизации планировки магазинов.
Один из ярких примеров - компания Walmart, одна из крупнейших в мире розничных сетей. Walmart использует компьютерное зрение в более чем 1000 магазинах, чтобы контролировать работу касс и сокращать потери.
Камеры с искусственным интеллектом анализируют происходящее как на кассах самообслуживания, так и на кассах с персоналом и могут обнаружить, когда товар проходит мимо сканера, не будучи отсканированным. Когда это происходит, система оповещает сотрудника, чтобы он мог вмешаться и устранить проблему.
Это помогает сократить усадку - потери, вызванные кражами, ошибками сканирования или простым человеческим фактором, которые ежегодно составляют миллиарды долларов в розничной торговле.
В то же время в производстве точность необходима для выпуска высококачественной продукции. Компьютерное зрение позволяет производителям достичь более высоких стандартов качества и эффективности без замедления производства. Обнаруживая дефекты на сборочных линиях и контролируя безопасность работников, эти системы делают проверку качества более быстрой, последовательной и надежной.
Интересно, что популярные автомобильные бренды также используют компьютерное зрение для модернизации своих производственных линий. Например, Toyota использует систему технического зрения на основе глубокого обучения для автоматизации процесса проверки автомобилей.
Раньше компания полагалась на ручную проверку, которая была медленной и чреватой ошибками. Сегодня система, оснащенная 17 камерами высокого разрешения и современным освещением, позволяет получать детальные изображения каждого автомобиля и проверять более 80 спецификаций в режиме реального времени. Результат - более быстрые проверки, высокая точность, снижение затрат и неизменно высокое качество на всей производственной линии.
В здравоохранении также наблюдается значительный прогресс, поскольку компьютерное зрение становится частью повседневных клинических процессов. В медицинских учреждениях точность и своевременность имеют решающее значение, а исследования в области компьютерного зрения и анализ изображений на основе искусственного интеллекта позволяют врачам принимать более быстрые и обоснованные решения.
Это справедливо для многих областей здравоохранения. Возьмем, к примеру, офтальмологию. В глазной больнице Moorfields в Великобритании исследователи разработали RETFound, одну из первых моделей ИИ-фундамента в медицине и первую в офтальмологии.
Обученная на 1,6 миллионах изображений сетчатки глаза с помощью самообучения, модель может выявлять такие угрожающие зрению состояния, как диабетическая ретинопатия и глаукома, и даже предсказывать более серьезные системные заболевания, такие как сердечная недостаточность, инсульт и болезнь Паркинсона, на основе тонких подсказок сетчатки.
Когда речь идет об интеграции компьютерного зрения в ваш бизнес, не всегда требуется полная перестройка. Для начала достаточно посмотреть на то, что у вас уже есть.
Большинство компаний уже располагают необходимыми исходными данными. Реальная возможность заключается в том, чтобы понять, как эти данные могут создать значимую ценность.
Начало с малого часто приводит к самым большим прорывам. Простой проект, например, использование предварительно обученной модели для мониторинга уровня запасов или улучшения базовых показателей наблюдения, может быстро принести ощутимые результаты. Такие первые победы уменьшают количество ошибок, экономят время и помогают командам укрепить уверенность в том, что ИИ может быть достигнут.
Несколько последних тенденций в области ИИ компьютерного зрения меняют представление о том, как предприятия используют визуальные данные. До недавнего времени большинство процессов обработки ИИ опиралось на облачные вычисления, когда изображения и видео отправлялись на удаленные серверы для анализа.
Этот подход был эффективным, но вводил задержки, увеличивал проблемы конфиденциальности и зависел от сильного интернет-соединения. Эти ограничения затрудняют использование компьютерного зрения в ситуациях, требующих мгновенной реакции.
Сегодня переход к пограничным вычислениям ускоряет темпы внедрения ИИ. Передовые модели видения, такие как YOLO11 и готовящаяся к выпуску YOLO26, теперь могут работать непосредственно на небольших аппаратных средствах, устанавливаемых на устройствах.
Это означает, что системы могут мгновенно обрабатывать визуальную информацию и работать даже без постоянного подключения к Интернету. Результат - более быстрое обнаружение, повышенная надежность и контроль над конфиденциальными данными. По мере совершенствования краевого ИИ предприятия смогут перейти от медленной пакетной обработки данных к интеллектуальной работе в режиме реального времени в робототехнике, производстве, розничной торговле, логистике и многих других сферах.
Компьютерное зрение меняет методы наблюдения за деятельностью предприятий и принятия решений. Благодаря более эффективному использованию визуальных данных организации могут работать более эффективно, сократить количество ошибок и повысить качество повседневных процессов. Благодаря более глубокому пониманию рабочих процессов предприятия могут принимать своевременные, обоснованные и основанные на реальных операционных данных решения.
Готовы внедрить компьютерное зрение в свой бизнес? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Подробнее об искусственном интеллекте в сельском хозяйстве и компьютерном зрении в робототехнике читайте на страницах наших решений.
