Интегрировав модели Ultralytics YOLO в Pixelabs AI-Engine, компания Pixelabs смогла автоматизировать визуальные рабочие процессы. Например, при анализе изображений сетчатки для раннего выявления болезни Альцгеймера это повысило стабильность идентификации признаков, а полнота обнаружения достигла 95%.
Сегодня многие промышленные, операционные и исследовательские процессы по-прежнему зависят от ручной проверки изображений людьми для контроля процессов или выявления закономерностей. По мере роста объема данных это быстро становится медленным, нестабильным и трудномасштабируемым процессом.
Особенно это актуально для исследовательских задач, таких как анализ изображений сетчатки для раннего выявления болезни Альцгеймера, где идентификация небольших признаков на изображениях может быть сложной и занимать много времени.
Pixelabs решает эту задачу с помощью Pixelabs AI-Engine — платформы визуального ИИ, предназначенной для анализа изображений и видео в реальном времени. Используя модели компьютерного зрения, такие как модели Ultralytics YOLO, платформа упрощает автоматизацию визуальных рабочих процессов, повышает стабильность результатов и позволяет масштабировать анализ.
Применение компьютерного зрения для автоматизации реальных рабочих процессов#
Pixelabs разрабатывает решения на основе визуального ИИ, позволяющие компаниям автоматизировать и улучшать существующие процессы с помощью компьютерного зрения. Компания базируется в Мадриде, а ее офисы расположены в Барселоне и Великобритании. Она сосредоточена на создании практичных инструментов ИИ, которые можно применять в различных отраслях.
В частности, ее платформа Pixelabs AI-Engine обеспечивает анализ изображений и видео в реальном времени для таких задач, как обнаружение объектов, выявление дефектов, анализ поверхностей и оптическое распознавание символов (OCR). Эти возможности позволяют пользователям эффективнее обрабатывать визуальные данные и меньше зависеть от ручной проверки.
Платформа разработана для интеграции с существующими системами, благодаря чему организациям проще внедрять компьютерное зрение без нарушения текущих операций. Такая гибкость позволяет Pixelabs поддерживать широкий спектр вариантов применения и масштабировать решения по мере роста требований.
Проблемы интеграции и масштабирования компьютерного зрения#
Во многих отраслях повседневные операции по-прежнему основаны на ручных рабочих процессах и ограниченной автоматизации. Операторы, инженеры и исследователи часто проверяют изображения вручную, подтверждают результаты и управляют данными в нескольких инструментах.
Из-за этого процессы становятся медленнее, их сложнее стандартизировать, а вероятность несогласованности результатов возрастает, особенно при увеличении объемов данных. Даже когда организации стремятся внедрить компьютерное зрение, переход на него не всегда проходит просто.
Интеграция ИИ в существующие системы может потребовать изменений в устоявшихся рабочих процессах, новой инфраструктуры или дополнительных инженерных усилий. Поэтому многие решения сложно масштабировать и поддерживать в долгосрочной перспективе.
Например, в исследовательских задачах, таких как анализ изображений сетчатки для раннего выявления болезни Альцгеймера, эти проблемы становятся еще сложнее. Исследователям необходимо обнаруживать очень мелкие признаки, работать с большими наборами изображений и обеспечивать стабильность результатов в различных условиях.
Рис. 1. Пример изображения сетчатки глаза мыши.
Без упорядоченного способа обработки результатов анализа, управления данными и формирования выходных данных масштабировать такие рабочие процессы и сохранять надежность результатов становится сложно.
Автоматизация анализа изображений сетчатки с помощью моделей Ultralytics YOLO#
Pixelabs решила эти проблемы, интегрировав модели Ultralytics YOLO в Pixelabs AI-Engine. Платформа служит ядром ее решений на основе визуального ИИ, упрощая проведение анализа изображений и видео в реальном времени для различных приложений без нарушения существующих рабочих процессов.
Платформа поддерживает широкий спектр задач, включая обнаружение объектов и дефектов, анализ поверхностей и текстур, управление цветом и OCR. Поскольку она не зависит от конкретного оборудования и рассчитана на интеграцию через API, ее можно развертывать в различных средах и масштабировать.
Этот подход был применен в рамках недавнего сотрудничества с исследовательской группой CIBIR, изучающей болезнь Альцгеймера. Pixelabs разработала систему для поддержки раннего выявления болезни Альцгеймера у мышей с помощью анализа изображений сетчатки. Целью было обнаружение небольших признаков, таких как отложения бета-амилоида, которые могут указывать на ранние стадии заболевания.
Для этого Pixelabs создала рабочий процесс, объединяющий хранение данных, обработку изображений и пользовательский интерфейс. Изображения сетчатки, полученные с помощью специализированных лабораторных устройств для съемки глазного дна, сначала передаются по протоколу безопасной передачи файлов (SFTP) и сохраняются в централизованной системе, что упрощает управление большими наборами данных и доступ к ним.
Для обеспечения стабильных результатов затем применяются этапы предварительной обработки, учитывающие различия в качестве и освещении изображений. Это помогает системе сохранять точность для разных образцов и условий.
Затем изображения анализируются с помощью моделей визуального ИИ, включая специально обученные модели Ultralytics YOLOv8. Для балансировки производительности и точности используются средняя и крупная версии YOLOv8.
В рамках этого конвейера модели Ultralytics YOLO используются для обнаружения объектов и классификации изображений, чтобы идентифицировать небольшие интересующие области и определить их расположение непосредственно на изображениях сетчатки, например отложения бета-амилоида.
Рис. 2. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, помогают обнаруживать отложения бета-амилоида.
Наконец, результаты представляются через веб-платформу, где пользователи могут загружать изображения, фильтровать данные по таким атрибутам, как возраст, пол или фенотип, и просматривать обнаруженные признаки вместе с показателями уверенности. Это упрощает переход от необработанных данных изображений к понятным и полезным выводам.
Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#
Для Pixelabs модели Ultralytics YOLO идеально подошли, став практичной и гибкой основой для создания решений в области компьютерного зрения, которые можно быстро адаптировать к различным вариантам применения. Их легко обучать и дорабатывать, поэтому команда может быстрее выполнять итерации и реагировать на новые требования без необходимости перерабатывать систему.
Эта гибкость напрямую повлияла на скорость разработки. Используя YOLO, Pixelabs смогла ускорить циклы разработки и быстрее выводить решения в эксплуатацию, сокращая время вывода новых приложений на рынок. При этом модели обеспечили более точные и стабильные результаты.
Полнота обнаружения до 95% при повышении эффективности#
Интеграция моделей Ultralytics YOLO в Pixelabs AI-Engine привела к заметному повышению эффективности анализа. В исследовательском сценарии, связанном с болезнью Альцгеймера, система достигала полноты обнаружения около 90%, которая возрастала до 95% по мере прогрессирования заболевания и повышения заметности признаков.
Это позволило исследователям надежнее обнаруживать небольшие признаки, такие как отложения бета-амилоида, в больших наборах изображений. В результате анализ стал более стабильным, вариативность снизилась, а вероятность пропустить важные признаки уменьшилась.
Помимо этого варианта применения, Pixelabs также получает стабильно положительные отзывы от клиентов, использующих ее решения в различных приложениях. Пользователи отмечают улучшения в выполнении процессов, особенно с точки зрения эффективности и надежности.
Влияние зависит от конкретного варианта применения, что отражает гибкость платформы и ее способность адаптироваться к различным операционным потребностям. В целом эти улучшения упростили управление визуальными данными и их анализ в больших масштабах, способствуя получению более надежных результатов и повышению эффективности рабочих процессов.
Развитие визуального ИИ в различных отраслях#
Pixelabs продолжает расширять возможности своей платформы визуального ИИ для новых вариантов применения и отраслей. Опираясь на работу в исследовательских приложениях, таких как выявление болезни Альцгеймера, команда сосредоточена на совершенствовании своих моделей и развитии визуального анализа с использованием таких технологий, как модели Ultralytics YOLO.
Постоянно совершенствуя свои технологии, Pixelabs стремится помочь организациям эффективнее автоматизировать процессы и применять компьютерное зрение в более широком спектре реальных рабочих процессов.
Хочешь оптимизировать рабочие процессы своей компании? Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше о Vision AI. Узнай, как модели YOLO способствуют инновациям в таких областях, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в розничной торговле. Чтобы попробовать YOLO на практике, узнай, как наши варианты лицензирования могут поддержать твой проект.
