Како машински вид функционише и за шта се користи

Живимо окружени системима који могу да виде, препознају и реагују готово једнако брзо као и особа, иако често пролазе непримећено. Од мобилног телефона који откључава екран вашим лицем до индустријске машине која детектује неисправне делове у ходу, сви се они ослањају на... технологије машинског вида засноване на вештачкој интелигенцији које су напустиле лабораторију и постале део свакодневног живота.

Иако може изгледати као најновији технолошки тренд, стварност је да вештачка интелигенција и рачунарски вид постоје већ неко време. деценијама се развијају као научне дисциплинеРазлика је у томе што сада, захваљујући рачунарској снази и порасту дубоко учењеЊегов потенцијал се заиста искоришћава: могуће је тренирати моделе без потребе да будете инжењер, демократизовати његову употребу у компанијама било које величине и, пре свега, да аутоматизује одлуке које су раније зависиле од људског вида.

Шта је тачно компјутерски вид?

Технички гледано, рачунарски вид (или рачунарски вид) је грана вештачке интелигенције која се бави да снима, обрађује, анализира и разуме слике и видео записе из стварног света да би их превео у нумеричке или симболичке податке којима машина може да управља. То јест, претвара пикселе у структуриране информације: објекте, категорије, позиције, аномалије, обрасце итд.

Ако вештачка интелигенција има за циљ да направи рачунарске системе расуђују и самостално доносе одлукеВештачки вид им даје очи: омогућава им да добијају визуелне информације из околине, тумаче их и поступајте у складу са тим без директне људске интервенцијеНа овај начин, систем може, на пример, да одлучи да ли рендгенски снимак показује могућу упалу плућа или да ли производ на производној траци не испуњава спецификације.

У практичном смислу, имплементација машинског вида подразумева аутоматизовати задатке откривања, класификације и праћења слика или видео записа што би, ако би то радила једна особа, захтевало време, сталну пажњу и висок степен специјализације. Штавише, пошто се заснивају на математичким и статистичким правилима, Смањује субјективност и пристрасности својствене људском оку.Минимизира грешке и помаже у стандардизацији критеријума квалитета или безбедности.

Све се ово претвара у веома опипљиве предности за организације: Нижи трошкови, мање грешака и брже одлуке на основу визуелних податакаИ, као бонус, омогућава вам да искористите огромне количине слика које би било немогуће прегледати ручно, што је кључно у садашњој ери великих података и хиперповезаности.

Како машински вид функционише корак по корак

Вештачки вид покушава да имитира, у суштини, процес људског вида.Прво, снима сцену, затим је трансформише у сигнале које систем може да обради, па препознаје обрасце и коначно генерише одговор. Кључна разлика је у томе што се, уместо на биолошки мозак, ослања на алгоритме вештачке интелигенције и дубоке неуронске мреже.

Да би овај процес функционисао, потребна су два главна блока: с једне стране, физичке компоненте колекције (камере, сензори, осветљење, конвертори) и, с друге стране, Модели вештачке интелигенције који обрађују и разумеју сликуОбоје раде руку под руку како би једноставну фотографију или видео кадар претворили у корисне информације.

Прикупљање података: камере, сензори и дигитализација

Прва карика у ланцу је хардвер. Модерни систем машинског вида укључује дигиталне камере, системи за контролисано осветљење, сензори и уређаји за снимање кадрова који су одговорни за снимање слика одговарајућег квалитета за каснију анализу.

Камере генеришу аналогну слику сцене, која затим пролази кроз аналогно-дигитални претварачОва компонента трансформише сакупљену светлост у матрица нумеричких вредности које представљају пикселе слике. Сваки пиксел може да кодира информације о интензитету (црно-бело) или информације о боји (на пример, у RGB формату).

У индустријским или напредним аутоматизованим окружењима, веома је уобичајено комбиновати ово снимање слике са други системи за аутоматизацију и кретање: роботи који позиционирају делове испред камере, транспортне траке синхронизоване са отпуштањем затварача камере или механички системи који подешавају фокус и осветљење како би увек гарантовали оптималне услове.

Ова прва фаза може изгледати тривијално, али је кључна: ако су визуелни подаци који улазе у систем лоши, бучни или недоследниКолико год софистицирани били модели вештачке интелигенције, резултат ће бити непоуздан. Зато озбиљни пројекти машинског вида улажу значајан труд у дизајн и калибрацију оптичких компоненти и компоненти за прикупљање података. Многа лака примене чак користе уређаје и акцелераторе компатибилне са вештачком интелигенцијом. Распберри Пи за израду прототипова и употребу у малом обиму.

Кључне технологије: дубоко учење и конволуционе неуронске мреже

Када се слика дигитализује, на сцену ступа „неопипљиви“ део: алгоритми. Данас се модерни рачунарски вид првенствено ослања на дубоко учење и конволуционе неуронске мреже (CNN)које су потиснуле многе класичне технике засноване на ручним правилима.

Дубоко учење је врста машинско учење засновано на вишеслојним неуронским мрежамаТоком обуке, модел прима хиљаде или милионе означених слика (нпр. „аутомобил“, „пешак“, „неисправан део“, „тумор“, „плућа са упалом плућа“) и учи да препознаје обрасце који разликују једну класу од друге, без потребе да човек ручно програмира које ивице или облике да тражи.

Конволуционе неуронске мреже су посебно дизајниране за рад са визуелним подацима. Уместо да третирају слику као равну листу бројева, Они користе дводимензионалну структуру пиксела и примените локалне филтере (језгра) који се померају преко слике да би открили визуелне карактеристике: ивице, текстуре, углове, понављајуће обрасце итд.

У типичној CNN налазимо најмање три врсте слојева: конволуциони слојеви, слојеви за обједињавање и потпуно повезани слојевиПрви врше екстракцију карактеристика применом филтера; други смањују димензионалност уз задржавање најрелевантнијих информација; а последњи интегришу све научено да би произвели излаз, као што је вероватноћа класе.

Како CNN „види“: конволуције, мапе карактеристика и обједињавање

Са математичке тачке гледишта, ЦНН посматра слику као матрицу пиксела и примењује је. још један мањи низ који се назива филтер или језгроОвај филтер се креће по слици израчунавајући скаларни производ између вредности филтера и пиксела подручја које покрива на свакој позицији.

По завршетку овог претреса, мапа активације или мапа карактеристикаОво показује колико снажно тај специфични филтер реагује у сваком региону слике. Сваки филтер се подешава, током обуке, да интензивно реагује на одређени тип обрасца (на пример, хоризонталне линије, углове, зрнасте текстуре, глатке прелазе интензитета итд.).

Слагањем многих конволуционих слојева, мрежа иде изградња хијерархије све сложенијих визуелних карактеристикаУ првим слојевима детектује једноставне ивице, у средњим слојевима облике и компоненте, а у дубоким слојевима може препознати комплетне објекте или веома специфичне делове (као што су око, точак или сумњиви обрис плућа на рендгенском снимку).

Након ових конволуционих слојева обично долазе слојеви кластеровања или удруживање. Његова функција је смањите величину мапа карактеристика Узимајући, на пример, максималну или просечну вредност унутар малих блокова пиксела. Ово компресује информације, чини модел ефикаснијим и пружа извесну инваријантност на мале транслације или деформације на слици.

Ширење унапред, функција губитака и ширење уназад

Читав процес од улазне слике до излаза модела познат је као додавање напредУ овој фази, мрежа сукцесивно примењује конволуције, нелинеарне активације, операције обједињавања и, коначно, потпуно повезане слојеве који обављају део класификације или регресије.

На крају ширења унапред, модел производи излаз: у класификацији слика, ово је обично вектор од вероватноће повезане са сваком могућом класом (на пример, „нормално“ или „упала плућа“ на рендгенском снимку грудног коша). Да би се проценило да ли је модел исправно функционисао, ово предвиђање се упоређује са стварном ознаком помоћу функција губитка који мери грешку.

Процес обуке подразумева понављање овог процеса више пута и подешавање параметара модела тако да се функција губитка смањује. То се ради коришћењем добро познате технике... повратно ширењеОвим се израчунава градијент губитка у односу на сваку тежину у мрежи. Користећи алгоритам оптимизације, као што је градијентни спуст, тежине се ажурирају у смеру који смањује грешку.

Уз довољно времена и добро обележених података о обуци, CNN учи да разликују веома суптилне визуелне обрасцеНа пример, у медицинском снимању може да детектује асиметричне контуре плућа, светлије области које откривају упалу или присуство течности, замућене или непрозирне области и неправилне текстуре које људско око понекад не примећује, што помаже у раном откривању болести.

Од основног препознавања до напредних задатака машинског вида

Компјутерски вид није ограничен на изговарање „шта је на слици“. Развијен је на истим темељима као и ЦНН и дубоко учење. разни специјализовани задаци који решавају специфичне проблеме у веома различитим секторима.

Најједноставнији задатак је класификација сликаЈедна ознака је додељена целој слици (мачка, пас, исправан шраф, неисправан шраф итд.). Још један корак је детекција објекатагде се, поред идентификације класе, сваки објекат налази унутар слике цртањем ограничавајућих оквира.

Када је потребна максимална прецизност на нивоу пиксела, користи се следеће: сегментација инстанцикоји генерише маску за сваки појединачни објекат, чак и ако припадају истој класи. Ова могућност је витална, на пример, у анализа медицинских сликагде је важно прецизно раздвојити и квантификовати туморе, ткива или органе.

Још један веома распрострањен задатак је процена држањаОва технологија детектује кључне тачке (зглобове, удове итд.) у људским телима или другим зглобним објектима. Користи се у спорту, ергономији, проширеној стварности и безбедносним системима који прате положаје радника како би се спречиле повреде или несреће.

Компјутерски вид, машинско учење и дубоко учење: како се разликују

Многи разговори мешају концепте као што су вештачка интелигенција, машинско учење и дубоко учење као да су синоними, што ствара значајну забуну. Разумевање њиховог односа помаже у правилном позиционирању рачунарског вида унутар овог екосистема.

Вештачка интелигенција је најшири кровни појам: обухвата сваку технику која омогућава машини да... обављају задатке које повезујемо са људском интелигенцијом (расуђивање, учење, планирање, тумачење језика, виђење итд.). У овој области, машинско учење је скуп метода које омогућавају систему да... Учите из података без експлицитног програмирања фиксним правилима.

Машинско учење обухвата многе алгоритме (стабла одлучивања, машине вектора подршке, регресије итд.) који се могу користити за широк спектар проблема: предвиђање ризика од неизвршења обавеза, класификацију имејлова као спама или не, препоручивање производа итд. У рачунарском виду, ове традиционалне методе су коришћене за једноставне задатке или када количина података није велика.

Дубоко учење је подскуп машинског учења који карактерише употреба велике, вишеслојне неуронске мрежеОве мреже су посебно моћне када се ради са велике количине података, а посебно слика, јер су способни сами да издвоје релевантне карактеристике без директне људске интервенције.

У модерном рачунарском виду, дубоко учење је обично преферирана опција: Омогућава много већи ниво детаља, генерализације и робусности. у поређењу са класичним приступима, под условом да постоји довољно података и рачунарске снаге. То је, у великој мери, покретачка снага квалитативног скока у рачунарском виду током последње деценије.

Машински вид наспрам обраде слике

Иако су уско повезани, важно је разликовати обрада слика и рачунарски видПонекад се користе наизменично, али нису исти. Често функционишу заједно, али теже различитим циљевима.

Обрада слике се фокусира на манипулисати сликом као таквом: побољшати контраст, подесити осветљеност, смањити шум, применити филтере, променити величину итд. Резултат ових врста операција је обично још једна трансформисана сликаТо је оно што многи алати за уређивање фотографија раде, али је такође и основа за припрему слика пре него што се проследе вештачкој интелигенцији моделу.

С друге стране, рачунарски вид узима слику или видео као улаз и производи информације о његовом садржајуКоји се објекти појављују, где се налазе, каква је врста сцене, да ли постоје неке аномалије, колико људи прелази врата итд. Резултат више није само још једна слика, већ структурирани подаци или аутоматизоване одлуке.

У пракси, модерни системи машинског вида обично укључују фаза обраде слике прелиминарно (за нормализацију осветљења, исецање подручја од интереса, исправљање изобличења итд.) што олакшава накнадни рад дубоких неуронских мрежа одговорних за интерпретацију.

Примене машинског вида у реалном свету у различитим секторима

Свестраност машинског вида значи да се његова примена протеже на практично сваку област у којој постоје слике или видео снимци за анализуОд индустријске производње до медицине, укључујући малопродају, банкарство, логистику, пољопривреду и јавни сектор, његов утицај расте из године у годину.

Многе компаније се више не питају да ли да користе машински вид, већ како га стратешки интегрисати да побољшају своје процесе, смање трошкове, повећају безбедност или боље разумеју понашање својих купаца. У наставку су наведени неки од најрепрезентативнијих случајева употребе.

Производња, индустрија и контрола квалитета

У производној индустрији, машински вид је постао кључни алат за аутоматизацију и контролу квалитетаКамере инсталиране на производним линијама континуирано прате делове који пролазе и откривају дефекте у делићу секунде.

Ова решења дозвољавају прати аутоматизоване радне станице, врши физичко пребројавање и инвентуре, мере параметре квалитета (завршна обрада, димензије, боја), откривају остатке или загађиваче и проверавају да ли сваки производ тачно испуњава спецификације.

У комбинацији са другим технологијама као што су 3Д штампање или ЦНЦ машине, машински вид помаже да се да реплицирају и производе веома сложене делове са изузетном прецизношћуШтавише, интеграцијом са IoT сензорима, помаже у предвиђању проблема са одржавањем, идентификовању аномалија у раду машина и спречавању неочекиваних застоја.

Не само да открива недостатке производа, већ може и пратити правилну употребу заштитне опреме, откривају ризичне ситуације у производним погонима и генеришу рана упозорења како би се спречиле несреће на раду.

Малопродаја, маркетинг и корисничко искуство

У малопродаји и роби широке потрошње, машински вид се користи за пажљиво пратите активности купаца у продавници: како се крећу, које области посећују, колико дуго се задржавају испред полице или коју комбинацију производа гледају пре него што донесу одлуку.

Ове информације, анонимизоване и обрађене у агрегираном облику, омогућавају Оптимизујте дистрибуцију производа, редизајнирајте распоред продавнице и прилагодите маркетиншке кампање са нивоом детаља који је немогуће постићи коришћењем само веб аналитике или анкета.

Системи се такође проширују самопослуживање уз помоћ вештачког видаОви системи могу препознати артикле без потребе за скенирањем бар-кодова један по један. Ово побољшава корисничко искуство, смањује редове и отвара пут моделима продавница без благајне.

Поред физичког места продаје, брендови користе машински вид да Анализирајте слике на друштвеним мрежама, откривају визуелне трендове, проучавају како се њихови производи користе у стварном свету и тиме прилагођавају своју стратегију производа или комуникације.

Безбедност, надзор и јавни сектор

Машински вид је основни стуб у системи безбедности и заштите за објектеПаметне камере и дистрибуирани сензори прате јавне просторе, критичне индустријске зоне или ограничена подручја и издају аутоматска упозорења када открију аномално понашање.

Ови системи могу да идентификују Присуство неовлашћених лица, приступ ван радног времена, напуштени предмети или обрасци који указују на могући инцидентУ неким случајевима, интегришу препознавање лица за аутентификацију запослених или контролу приступа високе безбедности.

У домаћој сфери, компјутерски вид се примењује у повезаним камерама које Препознају људе, кућне љубимце, достављене пакете или необичне покрете.слање обавештења на мобилни телефон корисника. На послу помаже у провери да ли запослени користе потребну заштитну опрему или се придржавају критичних безбедносних прописа.

Владе и паметни градови га користе за праћење саобраћаја, динамичко подешавање семафора, откривање прекршаја и побољшати јавну безбедност. Такође се укључује у царинске системе како би се аутоматизовали неки визуелни прегледи.

Здравствена заштита, дијагноза и анализа медицинских слика

Медицина је једно од подручја где вештачки вид производи дубље промене у клиничкој праксиТехнике анализе медицинских слика омогућавају визуелизацију органа и ткива са великом прецизношћу и пружају објективну подршку стручњацима.

Међу најчешћим употребама су откривање тумора анализом младежа и кожних лезијау Аутоматска интерпретација рендгенских снимака (на пример, за идентификацију упале плућа или прелома) и откривање суптилних образаца код магнетне резонанце или компјутеризоване томографије.

Системи опремљени интелигентним видом помажу у смањите време дијагнозе, побољшајте тачност и дајте приоритет хитним случајевимаТакође се могу повезати са великим базама података медицинских картона како би се предложиле могуће диференцијалне дијагнозе или третмани.

Штавише, машински вид се примењује у помоћни уређаји за особе са оштећеним видомспособан да чита текстове и претвара их у говор путем оптичког препознавања знакова (OCR) или да визуелно опише окружење на поједностављен начин.

Аутономна возила и транспорт

У аутомобилском сектору, машински вид је апсолутно централна технологија за асистирана вожња и аутономна возилаВише камера постављених на возилу снима окружење у реалном времену и снабдева вештачком интелигенцијом моделе који га континуирано интерпретирају.

Ови системи су способни да детектовање пешака, других возила, саобраћајних знакова, ознака на путу и ​​препрекагенерисање 3Д приказа окружења комбиновањем информација са камера са другим сензорима као што су LiDAR или радар.

У полуаутономним возилима, машински вид се такође користи за пратите статус драјвераАнализирање положаја главе, покрета горњег дела тела и правца погледа ради откривања знакова умора, ометања или поспаности.

Када се идентификују обрасци ризика, систем може емитују звучна или визуелна упозорења, активирају вибрације на волану или чак преузму делимичну контролу да се смањи брзина и ублажи опасност. Ово се показало веома ефикасним у смањењу несрећа изазваних умором.

Пољопривреда и пољопривредно-прехрамбени сектор

Пољопривредни сектор је у машинском виду пронашао кључног савезника за напредак модели прецизне и интелигентне пољопривредеСлике снимљене сателитима или дроновима омогућавају анализу великих површина земљишта са нивоом детаља који је био незамислив пре само неколико година.

Са овим алатима је могуће пратити стање усева, рано открити болести и контролисати влажност земљишта и унапред проценити приносе усева. Све ово олакшава ефикасније управљање ресурсима као што су вода, ђубрива и пестициди.

Машински вид је такође укључен у системе који Они прате понашање стоке.Они идентификују болесне животиње, откривају порођаје и контролишу приступ одређеним областима. Ова аутоматизација побољшава добробит животиња и оптимизује укупну продуктивност фарми.

У прехрамбеној индустрији се такође користи деценијама за контрола квалитета у производним линијамаПроверите изглед воћа и поврћа, прегледајте амбалажу и осигурајте безбедност хране.

Банкарство, осигурање и телекомуникације

У финансијском сектору, машински вид се користи за откривање визуелних знакова преваре или аномалног понашањаОво се односи и на физичке канцеларије и на удаљене трансакције. На пример, слика корисника у реалном времену може се упоредити са фотографијом сачуваном у њиховој документацији.

Такође се интегрише у процеси осигурањагде се преглед штете на возилима или зградама може делимично аутоматизовати на основу фотографија које је клијент послао, смањујући време и трошкове.

У телекомуникацијама, компаније користе машински вид да предвидети и открити одлив купаца комбиновањем визуелних информација (нпр. коришћење одређених уређаја или објеката) са другим подацима о понашању, што нам омогућава да предвидимо потребе понудама и побољшањима услуга.

Штавише, аутентификација путем фациал рецогнитион Постаје све распрострањенији као метод безбедног приступа банкарским и корпоративним услугама, увек у комбинацији са другим безбедносним мерама.

Логистика, теретни превоз и некретнине

У логистици, машински вид помаже пратите и надгледајте робу у реалном времену Нема потребе за интензивним ручним скенерима. Стратешки постављене камере су све што је потребно за читање етикета, идентификацију пакета или проверу да ли је све правилно позиционирано.

Интеграцијом са технологијама као што је РФИД, ови системи омогућавају пратите залихе, управљајте складиштима и оптимизујте руте испоруке много ефикасније. Такође су корисни за откривање оштећења пакета током транспорта.

У сектору некретнина, машински вид се примењује на креирајте виртуелне и интерактивне туре кућа, препознају и обележавају собе, мере просторе и нуде кориснику детаљне информације о карактеристикама некретнине без потребе за вишеструким физичким посетама.

Ова комбинација висококвалитетних слика и интелигентне анализе штеди време и агенцијама и потенцијалним купцима или закупцима, и помаже у бржем закључивању послова.

Образовање, сајмови и личне пријаве

У образовању се рачунарски вид користи за симулирајте практична окружења, виртуелне лабораторије и случајеве из стварног света који омогућавају студентима да искусе ситуације блиске професионалном свету, а да притом не напуштају учионицу.

На сајмовима и конференцијама, камере са вештачким видом омогућавају Анализирајте понашање посетилаца: проток људи, жаришта, интеракцију са штандовима и, у неким случајевима, чак процењују опште емоционалне реакције на одређена искуства.

На личном нивоу, поред горе поменутих система за помоћ слепима и тренутно визуелно превођење (као када усмерите мобилни телефон ка знаку на другом језику), вештачки вид покреће апликације проширене стварности, филтери друштвених медија и интерактивне игре које зависе од разумевања у реалном времену шта се налази испред камере.

Све ово показује да рачунарски вид није лабораторијска куриозитет, већ међусекторска технологија са директним утицајем на економију, безбедност и свакодневни животчији потенцијал тек почињемо да искоришћавамо.

Генерално, рачунарски вид комбинује сензоре, камере и конверторе са алгоритмима дубоког учења и конволуционим неуронским мрежама да би... трансформишите слике и видео записе у корисно знањеАутоматизација одлука и повећање тачности и брзине процеса у веома различитим секторима. Његова способност да учи из великих количина визуелних података, смањи људску субјективност и детектује обрасце невидљиве оку чини га кључном компонентом екосистем вештачке интелигенције модерно и као одлучујућа полуга за компаније и организације да стекну конкурентност, побољшају безбедност и пруже ефикасније и персонализованије услуге.