Was ist Computer Vision in der künstlichen Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) entstand mit der Entwicklung „intelligenter Agenten mit Wissensdurst“. Es handelt sich um eine Ressource, die die Notwendigkeit verschiedener Maßnahmen erkennt und entsprechend handelt, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Künstliche Intelligenz bezieht sich auch auf Maschinen, die menschliches Lernen und Analysen zur Lösung von Problemen simulieren können

Was ist Computer Vision in der künstlichen Intelligenz?

Das menschliche Sehvermögen hat davon profitiert, dass Generationen lang gelernt haben, wie man verschiedene Objekte unterscheidet, den Abstand zwischen Objekten berechnet und Bilder erkennt und überprüft, ob sie korrekt sind.

Die Entwicklung digitaler Geräte, die Bild- oder Videoeingaben auf die gleiche Weise wie Menschen erfassen, ist ein Ziel im Bereich Computer Vision.

Computer Vision trainiert Computer, dieselben Aufgaben effizienter auszuführen als das menschliche Auge, die Netzhaut, der Sehnerv und die Augenrinde, indem sie Algorithmen, Daten und Kameras anstelle dieser Organe verwenden.

Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Computer-Vision

Objekterkennung: Eine Computer-Vision-Technologie namens Objekterkennung wird verwendet, um digitale Bilder oder Dinge in der realen Welt zu identifizieren, zu lokalisieren und zu klassifizieren. Es nutzt angewandte künstliche Intelligenz, um Computer in Objektdetektoren zu verwandeln, die Bilder und Videos aus der realen Welt scannen können. Es versteht die Eigenschaften von Dingen und bestimmt ihren Zweck, genau wie Einzelpersonen.

Die Qualität der Trainingsdaten ist entscheidend für die Wirksamkeit von Objekterkennungssystemen. Mehr Daten bedeuten, dass das Modell Objekte basierend auf bekannten Merkmalen schneller klassifizieren kann. Eigenschaften eines Bildes beeinflussen die Wahrscheinlichkeit, ein Objekt korrekt zu identifizieren. Um die Bezeichnung oder Kategorie eines Objekts in der künstlichen Intelligenz zu bestimmen, berechnet das System einen Konfidenzwert. Um Ergebnisse zu erhalten, müssen algorithmische Berechnungen in der Objekterkennung gründlich verstanden werden.

Bildsegmentierung: Trainieren Sie ein neuronales Netzwerk oder einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um bestimmte Objekte basierend auf Pixeln im Bild für die Bildsegmentierung zu finden. Um das Vorhandensein eines Objekts festzustellen, analysiert es jedes Pixel des Objekts unabhängig und hebt hervor, wo es sich befindet, anstatt Grenzen zu ziehen. Wenn ein Objekt teilweise verdeckt oder verborgen ist, stellt das System keinen Wert bereit, da es das Schattengegenstück des Bildes nicht finden kann.

Wenn beispielsweise ein Bild eines Autos vorhanden ist, hebt der Algorithmus das gesamte Auto rot hervor, um die Aufmerksamkeit der Menschen zu erregen, identifiziert es als Kategorie „Auto“ und zeigt einen Konfidenzwert von „85 %“ an. Basierend auf diesem Ergebnis ist der Algorithmus zu 85 % sicher, dass es sich bei dem Objekt im Bild um ein Auto handelt.

Landwirtschaft: Landwirtschaft und moderne Technologie passen nicht oft zusammen. Allerdings verzichten landwirtschaftliche Betriebe auf der ganzen Welt auf veraltete Methoden und Werkzeuge. Landwirte nutzen jetzt Computer Vision, um die Agrarwirtschaft anzukurbeln.

Agritech-Unternehmen setzen fortschrittliche Technologien in Kombination mit künstlicher Intelligenz ein, um sich auf die landwirtschaftliche Ernte und Aussaat zu konzentrieren. Spitzentechnologien wie Jäten, Beurteilung der Pflanzengesundheit und Wetteranalysen können mithilfe von KI-Modellen durchgeführt werden. Computer Vision hat viele aktuelle und vorhersehbare Anwendungen in der Landwirtschaft, wie z. B. drohnenbasierte Pflanzenüberwachung, automatisierte Pestizidanwendung, Ertragsüberwachung und intelligente Pflanzensortierung und -klassifizierung usw.

Gesichtserkennung: Während dieser Aspekt hauptsächlich bei Smartphones verwendet wird auf persönlicher Ebene, aber Gesichtserkennungstechnologie ist ein potenzieller Faktor für die öffentliche Sicherheit. Eine wichtige Funktion der Bilderkennung wird in vielen Ländern zur Erkennung von Gesichtern an öffentlichen Orten genutzt. Um Gesichter mit höchster Genauigkeit zu erkennen, nutzt die KI Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen, um die App so zu trainieren, dass sie die besten Ergebnisse erzielt. Die gespeicherten Ergebnisse werden dann zur weiteren Analyse in ein Backend-System extrahiert. Der Einsatz dieser Technologie ist sehr hilfreich bei der Identifizierung und Reduzierung von Aktivitäten im Zusammenhang mit Kriminalität, Diebstahl und Einbrüchen.

Herstellung: Computer Vision wird häufig in Inspektionssystemen mit künstlicher Intelligenz eingesetzt. Diese Methoden werden zur Steigerung der Produktivität in Lagern und Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen eingesetzt. Beispielsweise wird Computer Vision in Inspektionssystemen für vorausschauende Wartungssysteme eingesetzt. Um Produktausfälle und Geräteausfälle zu reduzieren, überprüfen diese Geräte ständig die Umgebung. Damit die menschlichen Mitarbeiter weitere Maßnahmen ergreifen können, werden sie vom System über mögliche Fehlfunktionen oder fehlerhafte Produkte informiert. Mitarbeiter nutzen Computer Vision auch, um Verpackungs- und Qualitätskontrollaufgaben zu erledigen. Die Automatisierung arbeitsintensiver Prozesse wie Produktmanagement und Montage ist ein weiterer Einsatzbereich von Computer Vision. Die Produktionslinie von Präzisionsprodukten wie elektronischen Produkten ist ein Anwendungsgebiet für Produkte der künstlichen Intelligenz.

Fazit

Computer Vision wird in vielen Branchen eingesetzt, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Kosten zu senken und die Sicherheit zu verbessern. Das Besondere an dieser Technologie ist die einzigartige Art und Weise, wie sie Daten verarbeitet. Die riesigen Datenmengen, die wir täglich erzeugen, nutzen wir zu unserem Vorteil, denn sie lehren Computer, Objekte zu erkennen und zu verstehen. Computer Vision im Bereich der künstlichen Intelligenz bietet Verbrauchern und Unternehmen eine Fülle von Möglichkeiten. Selbstfahrende Autos, medizinische Diagnostik, Bildkennzeichnung und kassenlose Kassen sind nur einige der vielen Einsatzmöglichkeiten der Computer-Vision-Technologie.

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