컴퓨터 비전에서 인공지능의 역할은 무엇인가요?

컴퓨터 비전 기술을 사용하여 컴퓨터는 사물을 시각적으로 식별하거나 확인할 수 있습니다. 예를 들어 자동차와 사람을 감지하고 구별할 수 있습니다. 그렇다면 컴퓨터 비전은 어떻게 목표를 달성할 수 있을까요?

이 기술은 지식을 얻기 위해 많은 양의 데이터를 대상으로 작동합니다. 다양한 유형, 패턴 및 품질의 데이터를 수집하고 분석할 수 있으며, 예를 들어 시간 경과에 따른 프로젝트의 변화를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 매우 복잡하고 다층적인 기술입니다. 인간 중심의 컴퓨터 비전에는 다양한 응용 분야가 있습니다. 아직 초기 단계이지만 보고서에 따르면 컴퓨터 비전을 사용하면 다양한 산업 분야의 조직에 상당한 이점이 있다고 합니다. 다음은 몇 가지 예와 설명입니다.

• 의료진은 인공지능 알고리즘을 사용하여 엑스레이, 자기공명영상 등 다양한 영상 파일을 스캔하여 이상과 어려움을 찾아 진단을 개선할 수 있습니다.
• 글로벌 소매 대기업은 인공 지능 기반 컴퓨터 비전을 활용하여 공급망 효율성을 극대화하고 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 고객 경험을 개선하고 이직률을 줄이는 데 사용할 수 있습니다. 대형 소매업체는 이 기술을 사용하여 빈 진열대를 찾아내고, 재고를 보충하며, 고객의 선호도, 검색 또는 쇼핑 습관을 기반으로 고객에게 관련 제품을 추천합니다.
• 컴퓨터 비전의 도움으로 자율주행차는 주변 환경을 이해할 수 있습니다. 인간 운전자는 자율주행차를 운전하지 않을 것이다. 따라서 비극을 피하려면 정확한 물체와 환경 식별이 중요합니다.
• 당국에서는 인공 지능 기반 컴퓨터 비전을 사용하여 공항, 박물관, 경기장, 기차역과 같은 공공 장소를 모니터링하여 의심스러운 활동이나 수상한 개인의 활동을 신속하게 감지하거나 잠재적인 위협을 강조하기 시작했습니다. 기술은 범죄를 줄이는 데 점점 더 효과적이 되고 있습니다.
• 인공지능 컴퓨터 비전을 사용하여 작물의 품질, 토양 상태, 다양한 식물 질병 감지 등을 평가하고 있습니다. 이 기술은 농부들이 이를 사용하여 농업 수확량을 늘리고 자원 낭비를 최소화하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

컴퓨터 비전 기술은 주로 인공 지능과 기계 학습에 의존합니다. 인공 지능을 통해 컴퓨터 비전은 다양한 시각적 입력을 이해, 인식 및 분석할 수 있습니다. AI 모델, 논리 모델 및 모델은 레이블이 지정된 대량의 시각적 입력과 레이블이 없는 시각적 입력을 빠르게 수집하고 동화하며 학습할 수 있습니다. 컴퓨터 비전이 탑재된 컴퓨터는 영화, 이미지, 정보 그래픽에서 고유한 특징, 패턴, 상관관계를 구분할 수 있습니다. 머신러닝은 컴퓨터 비전을 가능하게 하는 인공지능의 한 분야입니다.

머신러닝은 대규모 훈련 데이터 세트를 사용하여 패턴을 발견합니다. 가장 복잡한 사진, 특징 또는 개체도 기계 학습 알고리즘이나 논리를 통해 찾을 수 있습니다. 가장 복잡한 사진도 기계 학습을 통해 분할하여 이상 현상을 찾아낼 수 있습니다. 이미지 분할을 통해 컴퓨터는 사진을 논리적 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 자동차는 창문, 앞 유리, 바퀴, 스티어링과 같은 특징을 기준으로 분류할 수 있습니다. 이미지 분할을 통해 여러 논리적 부분을 구별할 수 있습니다

또한 이미지 분할의 목적은 더 깊이 탐구하고 각 구성 요소의 고유한 특성을 결정하는 것입니다. 전체 프로세스는 매우 복잡하고 위험도 높습니다. 데이터 식별 및 처리가 부정확하면 잘못된 결론으로 ​​이어질 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행차가 도로를 주행하는 동안 줄무늬 셔츠를 입은 보행자를 얼룩말 횡단으로 잘못 식별하면 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다

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