Erforschung von Computer Vision (CV): Bedeutung, Prinzipien, Anwendungen und Forschung

Computer Vision (CV) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, das menschliche visuelle System nachzuahmen, um den Inhalt digitaler Bilder und Videos besser zu verstehen und zu interpretieren. Dieser Prozess umfasst hauptsächlich Bilderfassung, Screening, Analyse, Erkennung und Informationsextraktion. Man kann sagen, dass KI Computern die Fähigkeit verleiht, zu denken, während CV ihnen die Fähigkeit verleiht, zu beobachten und zu verstehen.

Der Wert von Computer Vision

Computer Vision-Systeme werden darauf trainiert und optimiert, eine große Anzahl von Produkten oder Prozessen in Echtzeit zu analysieren und bei der Identifizierung von Problemen zu helfen. Seine Geschwindigkeit, Objektivität, Kontinuität, Genauigkeit und Skalierbarkeit übertreffen die menschlichen Fähigkeiten. Es ist in der Lage, Produkte zu inspizieren, Infrastruktur oder Produktionsprozesse zu beobachten und Echtzeitanalysen durchzuführen. Der Einsatz dieser Technologie macht die Problemerkennung effizienter und genauer.

Die neuesten Deep-Learning-Modelle für Computer Vision demonstrieren übermenschliche Genauigkeit und Leistung bei realen Bilderkennungsaufgaben. Diese Modelle haben bedeutende Durchbrüche bei der Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bildklassifizierung erzielt. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wurde Computer Vision in verschiedenen Branchen weit verbreitet eingesetzt. Es spielt eine wichtige Rolle in den Bereichen Sicherheit und medizinische Bildgebung, Fertigung, Automobil, Landwirtschaft, Bauwesen, Smart Cities, Transport und mehr. Darüber hinaus ist Computer Vision mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie flexibler und skalierbarer geworden, was auch die Möglichkeit praktischerer Anwendungsfälle mit sich bringt.

Einschlägigen Medienschätzungen zufolge wird der Computer-Vision-Markt bis 2028 ein Volumen von 144 Milliarden US-Dollar erreichen.

Arbeitsschritte und Prinzipien des Computer Vision

Lassen Sie uns zunächst die grundlegenden Arbeitsschritte des Computer Vision verstehen:

Schritt 1, Bildaufnahme, die Kamera oder der Bildsensor gibt ein digitales Bild ein.

Schritt 2, Vorverarbeitung: Die ursprüngliche Bildeingabe muss vorverarbeitet werden, um die Leistung nachfolgender Computer-Vision-Aufgaben zu optimieren. Die Vorverarbeitung umfasst Rauschunterdrückung, Kontrastverstärkung, Neuskalierung oder Bildzuschnitt.

Schritt 3, Algorithmusverarbeitung, Computer-Vision-Algorithmen führen Objekterkennung, Bildsegmentierung und Klassifizierung für jedes Bild oder Videobild durch.

Schritt 4, Regelverarbeitung, die Ausgabeinformationen müssen gemäß den Anwendungsfallbedingungsregeln verarbeitet werden. Dieser Teil führt eine Automatisierung basierend auf Informationen durch, die aus Computer-Vision-Aufgaben gewonnen werden.

Werfen wir einen Blick darauf, wie Computer Vision funktioniert:

Moderne Computer-Vision-Systeme kombinieren Bildverarbeitung, maschinelles Lernen und Deep-Learning-Technologien und verlassen sich auf Mustererkennung und Deep Learning, um visuelle Daten selbst zu trainieren und zu verstehen. Herkömmliche Computer Vision nutzt maschinelles Lernen, doch inzwischen haben sich Deep-Learning-Methoden zu besseren Lösungen in diesem Bereich entwickelt.

Viele Hochleistungsmethoden in modernen Computer-Vision-Anwendungen basieren auf Convolutional Neural Networks (CNN). Dieses geschichtete neuronale Netzwerk ermöglicht es Computern, Bilddaten kontextbezogen zu verstehen. Wenn genügend Daten vorhanden sind, lernt der Computer, zwischen Bildern zu unterscheiden. Während die Bilddaten das Modell durchlaufen, wendet der Computer ein CNN an, um die Daten anzuzeigen. CNNs helfen Deep-Learning-Modellen, Bilder zu verstehen, indem sie sie in Pixel zerlegen, die mit Etiketten versehen werden, um bestimmte Funktionen, sogenannte Bildanmerkungen, zu trainieren. Das Modell führt mithilfe der Beschriftungen Faltungen durch, trifft Vorhersagen über das, was es sieht, und überprüft iterativ die Genauigkeit der Vorhersagen, bis die Vorhersagen den Erwartungen entsprechen. Deep Learning basiert auf neuronalen Netzen und nutzt Beispiele, um Probleme zu lösen. Es lernt selbstständig, indem es gekennzeichnete Daten verwendet, um häufige Anwendungsfälle in Beispielen zu identifizieren.

Anwendungsbereiche von Computer Vision

Fertigung: Industrielle Computer Vision wird in der Fertigung eingesetzt, um Produktinspektion, Objektzählung, Prozessautomatisierung zu automatisieren und die Sicherheit der Mitarbeiter durch PSA-Erkennung und Maskenerkennung zu verbessern.

Gesundheitswesen: Unter den Anwendungen von Computer Vision im Gesundheitswesen ist die automatische Sturzerkennung von Menschen ein herausragendes Beispiel, um Sturzrisikobewertungen zu erstellen und Warnungen auszulösen.

Sicherheit: Bei der Videoüberwachung und Sicherheit wird eine Personenerkennung durchgeführt, um eine intelligente Perimeterüberwachung zu erreichen.

Landwirtschaft: Der Anwendungsfall von Computational Vision in der Landwirtschaft besteht darin, Tiere automatisch zu überwachen und Tierkrankheiten und Anomalien frühzeitig zu erkennen.

Smart Cities: Computer Vision wird in Smart Cities zur Massenanalyse, Verkehrsanalyse, Fahrzeugzählung und Infrastrukturinspektion eingesetzt.

Einzelhandel: Videos von Überwachungskameras von Einzelhandelsgeschäften können verwendet werden, um die Bewegungsmuster der Kunden für die Personenzählung oder die Analyse des Fußgängerverkehrs zu verfolgen.

Versicherung: Computer Vision im Versicherungswesen nutzt KI-Vision für automatisiertes Risikomanagement und -bewertung, Schadensmanagement und zukunftsorientierte Analysen.

Logistik: Automatisierung zur Kosteneinsparung durch Reduzierung menschlicher Fehler, vorausschauende Wartung und Beschleunigung der Abläufe in der gesamten Lieferkette.

Pharma: Computer Vision wird in der Pharmaindustrie zur visuellen Inspektion der Verpackung, zur Kapselidentifizierung und zur Gerätereinigung eingesetzt.

Forschungsrichtung Computer Vision

Objekterkennung: Bestimmen Sie, ob Bilddaten ein oder mehrere spezifizierte oder erlernte Objekte oder Objektklassen enthalten.

Gesichtserkennung: Erkennen Sie Gesichter, indem Sie sie mit einer Datenbank abgleichen.

Objekterkennung: Analysieren Sie Bilddaten auf bestimmte Bedingungen und lokalisieren Sie semantische Objekte einer bestimmten Klasse.

Posenschätzung: Schätzung der relativen Richtung und Position eines bestimmten Objekts.

Optische Zeichenerkennung: Erkennt Zeichen in Bildern, oft kombiniert mit Textkodierung.

Szenenverständnis: Analysieren Sie Bilder zur Analyse in aussagekräftige Segmente.

Bewegungsanalyse: Verfolgen Sie die Bewegung von Sonderzielen oder Objekten in Bildsequenzen oder Videos.

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