Selbstfahrende Autos, Verkehrszeichenerkennung, Gesichtserkennung und Self-Checkout. Was all diese fortschrittlichen Lösungen zusammenbringt, ist Computer Vision.
Computer Vision ermöglicht es Computern, Informationen aus Rohbildern zu extrahieren und eröffnet viele Möglichkeiten für eine effizientere Geschäftsdigitalisierung.
Werfen wir einen Blick darauf, wie Computer Vision verschiedene Branchen revolutioniert und welche einzigartigen Vorteile es mit sich bringt, um Eigentümern bei der Lösung kritischer geschäftlicher Herausforderungen zu helfen.
Traditionelle Computer-Vision-Implementierung verwendet eine eingehende Analyse von Eingabe und Ausgabe. Die typische Pipeline eines Lebenslaufs der alten Schule basiert auf Bildverarbeitungstechniken wie der Kantenerkennung, um Objekte in Bildern zu identifizieren und zu kennzeichnen.
Das Aufkommen von Deep-Learning-Architekturen in der Informatik hat zu einem dramatischen Wandel von klassischen CV-Techniken (z. B. basierend auf definierten Merkmalsstrukturen) hin zu einer KI-gesteuerten neuronalen Netzwerkanalyse von Bildern geführt, die die Extraktion und Klassifizierung von Daten in Bildern ermöglicht nahezu vollständig automatisiert. Vereinfacht ausgedrückt: KI entfernt die Programmierung aus dem Bild und ersetzt sie durch einen weniger überwachten Ansatz, bei dem Computer Eingabedaten interpretieren und sich selbst trainieren, den Inhalt von Bildern zu erkennen.
Wenn KI in Bereichen wie der medizinischen Bildgebung Einzug hält, nutzen Computer eine überlegene Mustererkennung, um subtile Elemente in Rohbildern zu identifizieren, wie etwa das Vorhandensein von Spuren von Krebszellen in Röntgen- oder MRT-Aufnahmen. Während weiterhin menschliche Interpretation und Fachwissen erforderlich sind, um die Schlussfolgerungen der Maschine zu überprüfen, trägt die zusätzliche Ebene der blitzschnellen Analyse dazu bei, die menschliche Intelligenz zu ergänzen und Leben zu retten.
Da selbstfahrende Autos in den Vereinigten Staaten und vielen anderen Ländern auf die Straße kommen, wird der Nutzfahrzeugsektor ein explosionsartiges Wachstum erleben. Selbstfahrende Autos können ohne Computer Vision nicht existieren. Da der Bordcomputer des Fahrzeugs schnelle Entscheidungen über potenzielle Hindernisse auf der Straße treffen muss, ist er auf einen hochoptimierten Satz CV-basierter Techniken angewiesen.
Es ist erwähnenswert, dass in Bereichen wie Medizin, Sicherheit, Fertigung usw. Transparenz darüber, wie KI-gesteuerte Systeme Entscheidungen treffen, von entscheidender Bedeutung ist. Hier kommt erklärbare KI ins Spiel. Die Technologie ermöglicht es, die Erkenntnisse des Systems für den Menschen verständlich zu erklären und zeigt die Verlässlichkeit konkreter Entscheidungen von KI-Algorithmen.
Verwenden Sie Computer Vision, um die folgenden geschäftlichen Herausforderungen zu lösen:
Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine einzigartige Implementierung von Computer Vision, die eine Vielzahl domänenspezifischer Aufgaben lösen kann. OCR dient zum Erkennen und Extrahieren von Buchstaben, Zahlen und anderen Zeichen aus Eingabebildern.
Google Lens nutzt OCR, um Kunden die Übersetzung von Fremdsprachen aus Fotos und das Extrahieren von Text aus Bildern oder Google-Suchanfragen zu ermöglichen. Die OCR-Technologie erleichtert auch die Digitalisierung herkömmlicher Medien und extrahiert Text aus gescannten Zeitungen, Zeitschriften und Büchern. Früher hatten Universitäten Schwierigkeiten, obskurere Dokumente wie tibetisch-buddhistische religiöse Texte zu digitalisieren, aber moderne OCR-Technologie macht es einfach, Text aus nicht standardmäßigen Sprachdateien zu extrahieren.
Finanzinstitute nutzen OCR, um die Lebensqualität ihrer Kunden zu verbessern, indem sie ihnen beispielsweise ermöglichen, ihre internationale Bankkontonummer (IBAN) aus einem Dokument zu extrahieren oder ein Scheckbild zu scannen, sodass sie für die Ausstellung nicht zur Bank gehen müssen Einige Apps können Debit- oder Kreditkarten scannen, um Ihre Zahlungsdaten einzugeben, sodass Sie nicht mühsam alle Zahlungsinformationen an der Kasse eingeben müssen.
Regierungen nutzen OCR häufig, um Bearbeitungszeiten an Landesgrenzen zu verkürzen oder Dokumente zu identifizieren und zu registrieren. Die maschinenlesbaren Bereiche moderner Reisepässe und Führerscheine sind mit OCR-Systemen in staatlichen und kommerziellen Umgebungen kompatibel.
Ähnlich wie die Objekterkennung zielt die Gesichtserkennung darauf ab, menschliche Gesichtsmerkmale in Bildern mithilfe von Computer Vision zu identifizieren. Klassische Computer-Vision-Methoden nutzen „Haar-ähnliche Merkmale“, um Segmente zwischen Gesichtsmerkmalen zu berechnen, aber moderne Gesichtserkennungsimplementierungen basieren auf künstlicher Intelligenz, genau wie künstliche Intelligenz zur Objekterkennung verwendet wird.
Gesichtserkennungstechnologie ist für Sicherheitsanwendungen von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, Schwachstellen in Mobil- und Webanwendungen zu verhindern. Unzählige Apple iPhone-Nutzer verlassen sich beim Entsperren ihrer Telefone auf die Face ID-Technologie von Apple zur biometrischen Authentifizierung.
Einzelhändler haben ähnliche Implementierungen eingesetzt, um bekannte Ladendiebe zu identifizieren. Live-Scanner erfassen die Gesichter der Kunden aus Überwachungskamera-Streams und gleichen sie mit Datenbanken bekannter Krimineller ab. Die gleiche Technologie hilft bei der Suche nach vermissten Kindern, indem sie auf Datenbanken der Strafverfolgungsbehörden zurückgreift.
Gesichtserkennung kann Ihnen auch bei folgenden Aufgaben helfen:
Gesichtserkennungssoftware der nächsten Generation kann sogar Körperhaltung, Gestik und Mimik untersuchen, um festzustellen, ob ein Kunde im Casino betrügt. Eine mit derselben Sicherheitssoftware gebündelte Ganganalyse kann auch dazu beitragen, Kriminelle anhand ihrer einzigartigen Beinarbeit und Schrittmuster zu erkennen, da viele Kriminelle der Gesichtserkennung durch das Tragen von Masken entgehen.
Computer-Vision-Technologie kann auch stark beeinträchtigtes Archivmaterial und Bilder wiederherstellen, was eine wichtige Geschäftstechnologie sein kann. Im Gegensatz zu einfachen Fällen, in denen das Entfernen von Rauschen aus einem Foto ausreicht, kann Computer Vision bei stärker beschädigten Bildern helfen, die erhebliche Änderungen und eine detaillierte Analyse erfordern. Beschädigte Teile des Bildes werden häufig mithilfe generativer Modelle gefüllt, die den Inhalt des Fotocasts auswerten.
Neben der Wiederherstellung von Bildern und Videos können moderne neuronale Netze auch 3D-Szenen rekonstruieren, indem sie einfach Objekte in einem Foto scannen. Die Szenenrekonstruktion ist ein bahnbrechendes Computer-Vision-Paradigma, das von Archäologen, Forensikern, Umweltwissenschaftlern und vielen anderen Fachleuten verwendet wird. Projekte wie RetrievalFuse sind in der Lage, aus einem einzigen RGB-Bild Panorama-3D-Szenen zu erstellen.
Die Posenschätzung zielt darauf ab, die visuellen Fähigkeiten des Menschen zu simulieren, insbesondere das Erkennen von Posen und Gesten in Bildern und Videos. Einige der frühesten Beispiele für eine fortschrittliche menschliche Posenschätzung erschienen in Filmen mit großem Budget wie Peter Jacksons „Der Herr der Ringe“. Da die Rechenressourcen im Laufe der Zeit wachsen, wird die Posenschätzung in vielen verschiedenen Produkten eine Rolle spielen.
Bei Sicherheitsanwendungen hilft die Posenschätzung dabei, potenzielle Störenfriede zu identifizieren, indem sie den Gang analysiert, wenn eine Gesichtserkennung nicht möglich ist. Computer Vision kann dabei helfen, Ladendiebstähle in Echtzeit zu erkennen, indem es die Körperhaltung analysiert. Das System kann zwischen normalem Einkaufsverhalten und verdächtigem Verhalten unterscheiden, etwa dem Mitnehmen eines Artikels und dem Verstecken in einer Tasche oder einem Mantel. Wenn verdächtiges Verhalten festgestellt wird, werden die Manager alarmiert und können schnell reagieren, bevor der Dieb das Geschäft verlässt.
Hier sind einige Möglichkeiten, die Haltungsschätzung in Ihrem Unternehmen einzusetzen:
Während die Posenschätzung einst eine große rechnerische Herausforderung war, haben Innovationen im Cloud-Computing und in der Hardware diese Technologie für mehr Unternehmen zugänglich gemacht.
Objekterkennung, Gesichtserkennung, Szenenrekonstruktion, Bildwiederherstellung und Schätzung der menschlichen Pose sind nur einige verschiedene Implementierungen der Computer-Vision-Technologie. Dank der Leistungsfähigkeit der KI der nächsten Generation kann Computer Vision unabhängig von der Branche, in der Ihr Unternehmen tätig ist, einen einzigartigen Vorteil bieten, der Ihr Unternehmen von der Konkurrenz abhebt. Von der Rekonstruktion vollständiger 3D-Modelle von Tatortfotos bis hin zur Identifizierung von Mängeln in Massenprodukten in Fabriken verändert Computer Vision weiterhin die Art und Weise, wie jeder seine Geschäfte abwickelt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFünf Möglichkeiten, wie Computer Vision zur Lösung geschäftlicher Herausforderungen beitragen kann. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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