コンピュータービジョン (CV) の探求: 意味、原理、応用、研究-AI-php.cn

コンピュータービジョン (CV) の探求: 意味、原理、応用、研究

王林

リリース： 2024-01-23 16:30:17

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コンピュータービジョン (CV) の探求: 意味、原理、応用、研究

コンピュータービジョン (CV) は、コンピューターが人間の視覚システムを模倣してデジタル画像やビデオのコンテンツをよりよく理解して解釈できるようにすることを目的とした人工知能 (AI) の分野です。このプロセスには主に画像の取得、スクリーニング、分析、認識、情報抽出が含まれます。 AIはコンピュータに考える能力を与え、CVはコンピュータに観察して理解する能力を与えると言えます。

コンピュータビジョンの価値

コンピュータビジョンシステムは、多数の製品やプロセスをリアルタイムで分析できるようにトレーニングおよび最適化されています。問題を特定します。そのスピード、客観性、継続性、正確性、拡張性は人間の能力を超えています。製品を検査し、インフラストラクチャや生産プロセスを観察し、リアルタイム分析を実行できます。このテクノロジーを適用すると、問題の発見がより効率的かつ正確になります。

最新のコンピュータービジョンディープラーニングモデルは、現実世界の画像認識タスクにおいて超人的な精度とパフォーマンスを実証しました。これらのモデルは、顔認識、物体検出、画像分類において大きな進歩を遂げました。テクノロジーの進歩に伴い、コンピュータービジョンはさまざまな業界で広く使用されています。これは、セキュリティと医療画像処理、製造、自動車、農業、建設、スマートシティ、交通などの分野で重要な役割を果たしています。さらに、テクノロジーの継続的な発展に伴い、コンピュータービジョンはより柔軟かつ拡張可能になり、より実用的なアプリケーションケースの可能性ももたらしています。

関連メディアの推計によると、コンピュータービジョン市場は 2028 年までに 1,440 億米ドルに達すると予想されています。

#コンピュータビジョンの作業手順と原則

まず、コンピュータビジョンの基本的な作業手順を理解しましょう:

ステップ 1、画像取得、カメラまたは画像センサーがデジタル画像を入力します。

ステップ 2、前処理では、後続のコンピュータービジョンタスクのパフォーマンスを最適化するために、元の画像入力を前処理する必要があります。前処理には、ノイズ低減、コントラスト強調、再スケーリング、または画像のトリミングが含まれます。

ステップ 3、アルゴリズム処理、コンピュータービジョンアルゴリズムは、各画像またはビデオフレームに対してオブジェクトの検出、画像のセグメンテーション、および分類を実行します。

ステップ 4、ルール処理では、出力情報をユースケース条件ルールに従って処理する必要があります。この部分は、コンピュータービジョンタスクから得られた情報に基づいて自動化を実行します。

コンピュータービジョンの動作原理を見てみましょう:

最新のコンピュータービジョンシステムは、画像処理、機械学習、深層学習テクノロジーを組み合わせています。、パターン認識と深層学習に依存して、視覚データを自己トレーニングして理解します。従来のコンピュータビジョンでは機械学習が使用されていましたが、現在ではディープラーニング手法がこの分野でより優れたソリューションに進化しています。

現代のコンピュータービジョンアプリケーションにおける多くの高性能メソッドは、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) に基づいています。この層状ニューラルネットワークにより、コンピューターは画像データを状況に応じて理解できるようになります。十分なデータがあれば、コンピューターは画像を区別する方法を学習します。画像データがモデルを通過すると、コンピューターは CNN を適用してデータを表示します。 CNN は、画像をピクセルに分解することでディープラーニングモデルが画像を理解するのに役立ちます。ピクセルには、特定の特徴 (いわゆる画像アノテーション) をトレーニングするためのラベルが与えられます。モデルはラベルを使用して畳み込みを実行し、表示される内容について予測を行い、予測が期待どおりになるまで予測の精度を繰り返しチェックします。深層学習はニューラルネットワークに依存し、例を使用して問題を解決します。ラベル付きデータを使用して独自に学習し、例内の一般的なユースケースを特定します。

コンピュータビジョンの応用分野

製造業: 産業用コンピュータビジョンは、製造業で自動製品検査、物体の計数、および自動化に使用されます。プロセスの自動化、PPE テストとマスクテストを通じて従業員の安全性を向上させます。

ヘルスケア: ヘルスケアにおけるコンピュータービジョンのアプリケーションの中で、顕著な例は、転倒リスクスコアを作成し、アラートをトリガーする自動転倒検出です。

セキュリティ: ビデオ監視とセキュリティでは、インテリジェントな境界監視を実現するために人員検出が実行されます。

農業: 農業におけるコンピューティングビジョンのユースケースは、動物を自動的に監視し、動物の病気や異常を早期に検出することです。

スマートシティ: スマートシティでは、群衆分析、交通分析、車両数のカウント、インフラストラクチャの検査にコンピュータービジョンが使用されます。

小売: 小売店の監視カメラからのビデオを使用して、人数カウントや交通分析のために顧客の移動パターンを追跡できます。

保険: 保険のコンピュータービジョンは、自動化されたリスク管理と評価、保険金請求管理、将来を見据えた分析に AI ビジョンを活用します。

物流: 人的エラーの削減、予知保全、サプライチェーン全体の業務の迅速化を通じてコストを削減する自動化。

製薬: 製薬業界のコンピュータービジョンは、包装検査、カプセルの識別、機器洗浄の目視検査に使用されます。

コンピュータビジョンの研究方向

オブジェクト認識: 画像データに 1 つ以上の指定または学習されたオブジェクトまたはオブジェクトクラスが含まれているかどうかを判断します。