Was ist Computer Vision (CV)-Technologie?

Heutzutage befindet sich die Computer-Vision-Technologie (CV) an einem Wendepunkt, und wichtige Trends laufen zusammen, um die Cloud-Technologie in winzigen Edge-KI-Geräten allgegenwärtig zu machen, die für bestimmte Anwendungen optimiert und oft batteriebetrieben sind.

Technologische Fortschritte befassen sich mit spezifischen Herausforderungen, die es diesen Geräten ermöglichen, komplexe Funktionen nativ in begrenzten Umgebungen auszuführen – nämlich Größe, Leistung und Speicher – und ermöglichen so die Skalierung dieser cloudzentrierten KI-Technologie bis zum Rand. Neue Entwicklungen werden die KI-Vision am Rand allgegenwärtig machen .

Verstehen Sie die Technologie

Die CV-Technologie ist wirklich auf dem neuesten Stand und ermöglicht ein höheres Maß an Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI).

Kontextsensitive Geräte erfassen nicht nur den Benutzer, sondern auch die Umgebung, in der sie arbeiten, um bessere Entscheidungen zu treffen und nützlichere automatisierte Interaktionen zu ermöglichen.

Zum Beispiel kann ein Laptop visuell erkennen, wann ein Benutzer aufmerksam ist, und sein Verhalten und seine Energiepolitik entsprechend anpassen. Dies dient der Energieeinsparung (Ausschalten des Geräts, wenn kein Benutzer erkannt wird) und der Sicherheit (Erkennung nicht autorisierter Benutzer oder unerwünschter „Lurer“) und sorgt für ein reibungsloseres Benutzererlebnis. Tatsächlich kann die Technologie durch die Verfolgung der Augäpfel von Umstehenden (Bystander-Erkennung) Benutzer zusätzlich warnen und Bildschirminhalte ausblenden, bis dies sicher möglich ist.

Ein weiteres Beispiel: Ein Smart-TV kann erkennen, ob jemand zusieht, und passt dann die Bildqualität und den Ton entsprechend an. Es kann sich automatisch abschalten, wenn niemand in der Nähe ist, um Strom zu sparen. Klimaanlagen optimieren Leistung und Luftstrom je nach Raumbelegung, um Energiekosten zu sparen.

Diese und weitere Beispiele für smarte Energienutzung in Gebäuden gewinnen durch das Home-Office-Hybrid-Arbeitsmodell finanziell noch mehr an Bedeutung.

Diese Technologie ist nicht auf Fernseher und PCs beschränkt, sie spielt auch eine wichtige Rolle in der Fertigung und anderen industriellen Anwendungen, wie z. B. der Objekterkennung für die Sicherheitsüberwachung (z. B. Sperrbereiche, sichere Durchgänge, Durchsetzung von Schutzausrüstung), vorausschauender Wartung und Herstellungsprozessen Kontrolle. Die Landwirtschaft ist ein weiterer Sektor, der stark von visionsbasierten Technologien zur Situationserkennung profitieren wird, beispielsweise der Ernteinspektion und der Qualitätsüberwachung.

Anwendungen von Computer Vision

Fortschritte im Deep Learning haben viele erstaunliche Dinge im Bereich Computer Vision möglich gemacht. Viele Menschen wissen nicht einmal, wie sie Computer-Vision-Technologie in ihrem täglichen Leben nutzen. Zum Beispiel:

Bildklassifizierung und Objekterkennung: Die Objekterkennung kombiniert Klassifizierung und Lokalisierung, um Objekte in einem Bild oder Video zu identifizieren und ihre Position im Bild anzugeben. Es wendet die Klassifizierung auf verschiedene Objekte an und verwendet Begrenzungsrahmen. CV funktioniert über Mobiltelefone und kann zur Identifizierung von Objekten in Bildern oder Videos verwendet werden.

Banking: CV wird zur Betrugsbekämpfung, Identitätsüberprüfung, Datenextraktion und mehr verwendet, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die Sicherheit zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Einzelhandel: Die Entwicklung von Computer-Vision-Systemen zur Verarbeitung dieser Daten erleichtert die digitale Transformation realer Branchen, wie z. B. Selbstbedienungskassen.

Selbstfahrende Autos: Computer Vision wird zur Erkennung und Klassifizierung von Objekten (wie Verkehrsschildern oder Ampeln), zur Erstellung von 3D-Karten oder zur Bewegungsschätzung eingesetzt und spielt eine Schlüsselrolle bei der Verwirklichung selbstfahrender Autos.

Edge Resume

Der allgegenwärtige Trend der auf maschinellem Lernen basierenden Edge-Vision-Verarbeitung ist offensichtlich. Die Hardwarekosten sinken, die Rechenleistung verbessert sich erheblich und neue Methoden erleichtern das Trainieren und Bereitstellen kleiner Modelle, die weniger Strom und Speicher benötigen. All dies verringert die Hürden für die Einführung und erhöht den Einsatz von KI am Rande der CV-Technologie.

Aber auch wenn wir sehen, dass Micro-Edge-KI immer alltäglicher wird, gibt es noch viel zu tun. Um Ambient Computing Wirklichkeit werden zu lassen, müssen wir Long-Tail-Anwendungsfälle in vielen Marktsegmenten bedienen, was zu Herausforderungen bei der Skalierbarkeit führen kann.

In Konsumgütern, Fabriken, Landwirtschaft, Einzelhandel und anderen Bereichen erfordert jede neue Aufgabe unterschiedliche Algorithmen und einzigartige Datensätze für das Training. Lösungsanbieter stellen zusätzliche Entwicklungstools und Ressourcen zur Verfügung, um optimierte Systeme mit maschinellem Lernen zu erstellen, die den Anforderungen spezifischer Anwendungsfälle gerecht werden.

TinyML

TinyML ist ein wichtiger Wegbereiter für die Ermöglichung aller Arten von KI am Rande. Dies ist eine Möglichkeit, mithilfe kompakter Modellarchitekturen und Optimierungsalgorithmen leichte und energieeffiziente Modelle für maschinelles Lernen direkt auf Edge-Geräten zu entwickeln.

TinyML ermöglicht die lokale KI-Verarbeitung auf dem Gerät, wodurch die Notwendigkeit einer ständigen Cloud-Konnektivität verringert wird. TinyML-Implementierungen verbrauchen nicht nur weniger Strom, sondern können auch die Latenz reduzieren, den Datenschutz und die Sicherheit verbessern und den Bandbreitenbedarf reduzieren.

Darüber hinaus ermöglicht es Edge-Geräten, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, ohne stark auf die Cloud-Infrastruktur angewiesen zu sein, wodurch KI in verschiedenen Anwendungen wie intelligenten Geräten, Wearables und industrieller Automatisierung zugänglicher und praktischer wird. Dies trägt dazu bei, Funktionslücken zu schließen und ermöglicht es KI-Unternehmen, Software rund um ihre NPU-Produkte zu aktualisieren, indem sie umfangreiche Modellbeispiele („Modellzoos“) und Anwendungsreferenzcode entwickeln.

Auf diese Weise können sie ein breiteres Anwendungsspektrum für den Long Tail bereitstellen und gleichzeitig den Designerfolg sicherstellen, indem sie die richtigen Algorithmen für die Zielhardware innerhalb definierter Kosten-, Größen- und Leistungsbeschränkungen optimieren, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist Computer Vision (CV)-Technologie?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!