Як працює машинний зір і для чого його використовують

Ми живемо в оточенні систем, здатних бачити, розпізнавати та реагувати майже так само швидко, як людина, хоча часто вони залишаються непоміченими. Від мобільного телефону, який розблоковує екран вашим обличчям, до промислової машини, яка виявляє дефектні деталі на ходу, всі вони залежать від... технології машинного зору на основі штучного інтелекту які покинули лабораторію, щоб стати частиною повсякденного життя.

Хоча це може здаватися останнім технологічним трендом, реальність така, що штучний інтелект та комп'ютерний зір існують вже деякий час. десятиліттями розвивалися як наукові дисципліниРізниця полягає в тому, що зараз, завдяки обчислювальній потужності та розвитку глибоке навчанняЙого потенціал справді використовується: можна навчати моделі, не будучи інженером, демократизувати його використання в компаніях будь-якого розміру та, перш за все, автоматизувати рішення, які раніше залежали від людського зору.

Що ж таке комп'ютерний зір?

Технічно кажучи, комп'ютерний зір (або комп'ютерне бачення) – це галузь штучного інтелекту, яка займається знімати, обробляти, аналізувати та розуміти зображення та відео з реального світу, щоб перетворити їх на числові або символьні дані, якими може керувати машина. Тобто, вона перетворює пікселі на структуровану інформацію: об'єкти, категорії, позиції, аномалії, шаблони тощо.

Якщо штучний інтелект прагне створювати обчислювальні системи міркувати та приймати рішення самостійноШтучний зір дає їм очі: він дозволяє їм отримувати візуальну інформацію з навколишнього середовища, інтерпретувати її та діяти відповідно без прямого втручання людиниТаким чином, система може, наприклад, вирішити, чи показує рентгенівський знімок можливу пневмонію, чи продукт на складальній лінії не відповідає специфікації.

На практиці впровадження машинного зору передбачає автоматизувати завдання виявлення, класифікації та відстеження зображень або відео які, якби їх виконувала одна людина, вимагали б часу, постійної уваги та високого ступеня спеціалізації. Крім того, оскільки вони базуються на математичних та статистичних правилах, Це зменшує суб'єктивність та упередження, властиві людському оку.Це мінімізує помилки та допомагає стандартизувати критерії якості або безпеки.

Все це перетворюється на дуже відчутні переваги для організацій: Менші витрати, менше помилок та швидші рішення на основі візуальних данихІ, як бонус, це дозволяє використовувати величезні обсяги зображень, які неможливо переглянути вручну, що є ключовим у сучасну епоху великих даних та гіперзв'язку.

Як працює машинний зір крок за кроком

Штучний зір намагається імітувати, по суті, процес людського зору.Спочатку він фіксує сцену, потім перетворює її на сигнали, які система може обробити, потім розпізнає закономірності та, нарешті, генерує відповідь. Ключова відмінність полягає в тому, що замість біологічного мозку він покладається на алгоритми штучного інтелекту та глибокі нейронні мережі.

Для того, щоб цей процес працював, необхідні два основні блоки: з одного боку, фізичні компоненти колекції (камери, датчики, освітлення, перетворювачі) та, з іншого боку, Моделі штучного інтелекту, які обробляють та розуміють зображенняВони обидва працюють пліч-о-пліч, щоб перетворити просту фотографію чи відеокадр на корисну інформацію.

Збір даних: камери, датчики та оцифрування

Першою ланкою в ланцюжку є апаратне забезпечення. Сучасна система машинного зору включає цифрові камери, системи керованого освітлення, датчики та пристрої захоплення кадрів які відповідають за отримання зображень належної якості для подальшого аналізу.

Камери генерують аналогове зображення сцени, яке потім проходить через аналого-цифровий перетворювачЦей компонент перетворює зібране світло на матриця числових значень, що представляють пікселі зображення. Кожен піксель може кодувати інформацію про інтенсивність (у чорно-білому кольорі) або інформацію про колір (наприклад, у форматі RGB).

У промислових або передових середовищах автоматизації дуже поширеним є поєднання цього захоплення зображень із інші системи автоматизації та руху: роботи, що розміщують деталі перед камерою, конвеєрні стрічки, синхронізовані зі спуском затвора камери, або механічні системи, що регулюють фокус та освітлення, щоб завжди гарантувати оптимальні умови.

Цей перший етап може здатися тривіальним, але він критично важливий: якщо візуальні дані, що надходять до системи, неякісні, містять шум або є непослідовнимиЯкими б складними не були моделі ШІ, результат буде ненадійним. Саме тому серйозні проекти машинного зору вкладають значні зусилля в розробку та калібрування оптичних компонентів та компонентів збору даних. Багато легких розгортань навіть використовують пристрої та прискорювачі, сумісні зі ШІ. Raspberry Pi для прототипування та дрібносерійного використання.

Ключові технології: глибоке навчання та згорткові нейронні мережі

Після оцифрування зображення в гру вступає «нематеріальна» частина: алгоритми. Сьогодні сучасний комп’ютерний зір спирається переважно на глибоке навчання та згорткові нейронні мережі (ЗНМ)які витіснили багато класичних технік, заснованих на ручних правилах.

Глибоке навчання – це тип машинне навчання на основі багатошарових нейронних мережПід час навчання модель отримує тисячі або мільйони позначених зображень (наприклад, «автомобіль», «пішохід», «дефектна деталь», «пухлина», «легеня з пневмонією») та вчиться розпізнавати закономірності, що відрізняють один клас від іншого, без необхідності вручну програмувати людині, які ребра чи форми шукати.

Згорткові нейронні мережі спеціально розроблені для роботи з візуальними даними. Замість того, щоб розглядати зображення як плоский список чисел, Вони використовують двовимірну структуру пікселів та застосовувати локальні фільтри (ядра), які ковзають по зображенню для виявлення візуальних особливостей: країв, текстур, кутів, повторюваних візерунків тощо.

У типовій ЗНС ми знаходимо щонайменше три типи шарів: згорткові шари, шари об'єднання та повністю зв'язані шариПерші виконують вилучення ознак, застосовуючи фільтри; другі зменшують розмірність, зберігаючи при цьому найважливішу інформацію; а останні інтегрують усі вивчені дані для отримання результату, такого як ймовірність класу.

Як CNN «бачить»: згортки, карти ознак та об’єднання

З математичної точки зору, ЗНС розглядає зображення як матрицю пікселів і застосовує її. інший менший масив, який називається фільтром або ядромЦей фільтр переміщується по зображенню, обчислюючи скалярний добуток між значеннями фільтра та пікселями області, яку він охоплює в кожній позиції.

Після завершення цієї розгортки, a карта активації або карта функційЦе вказує на те, наскільки сильно цей конкретний фільтр реагує в кожній області зображення. Кожен фільтр налаштовується під час навчання, щоб інтенсивно реагувати на певний тип візерунка (наприклад, горизонтальні лінії, кути, зернисті текстури, плавні переходи інтенсивності тощо).

Шляхом об'єднання багатьох згорткових шарів мережа стає побудова ієрархії дедалі складніших візуальних ознакУ перших шарах він виявляє прості краї, у проміжних шарах – форми та компоненти, а в глибоких шарах може розпізнавати цілі об'єкти або дуже специфічні частини (наприклад, око, колесо або підозрілий контур легені на рентгенівському знімку).

Після цих згорткових шарів зазвичай йдуть кластеризаційні шари або об'єднання. Його функція полягає в зменшити розмір карт ознак Візьмемо, наприклад, максимальне або середнє значення в межах невеликих блоків пікселів. Це стискає інформацію, робить модель ефективнішою та забезпечує певну інваріантність до невеликих зсувів або деформацій зображення.

Пряме поширення, функція втрат та зворотне поширення

Весь процес від вхідного зображення до виходу моделі відомий як пас впередНа цьому етапі мережа послідовно застосовує згортки, нелінійні активації, операції об'єднання та, нарешті, повністю зв'язані шари, які виконують класифікаційну або регресійну частину.

В кінці прямого поширення модель видає вихідний результат: у класифікації зображень це зазвичай вектор ймовірності, пов'язані з кожним можливим класом (наприклад, «норма» або «пневмонія» на рентгенограмі грудної клітки). Щоб оцінити, чи модель спрацювала правильно, цей прогноз порівнюється з фактичною міткою за допомогою функція втрат що вимірює похибку.

Процес навчання включає багаторазове повторення цього процесу та коригування параметрів моделі таким чином, щоб функція втрат зменшувалася. Це робиться за допомогою добре відомої методики... зворотне поширенняЦе обчислює градієнт втрат відносно кожної ваги в мережі. Використовуючи алгоритм оптимізації, такий як градієнтний спуск, ваги оновлюються в напрямку, який зменшує похибку.

Маючи час та достатньо добре маркованих навчальних даних, CNN навчається розрізняти дуже тонкі візуальні візерункиНаприклад, у медичній візуалізації він може виявляти асиметричні контури легень, яскравіші ділянки, що свідчать про запалення або наявність рідини, каламутні або непрозорі ділянки, а також нерівномірні текстури, які іноді залишаються непоміченими людським оком, що допомагає у ранньому виявленні захворювань.

Від базового розпізнавання до складних завдань машинного зору

Комп'ютерний зір не обмежується лише визначенням того, «що на зображенні». Він був розроблений на тих самих засадах, що й CNN та глибоке навчання. різні спеціалізовані завдання, що вирішують конкретні проблеми у дуже різноманітних секторах.

Найпростіше завдання — це класифікація зображеньОдна мітка призначається всьому зображенню (кіт, собака, правильний гвинт, дефектний гвинт тощо). На наступному кроці виявлення об'єктаде, окрім визначення класу, кожен об'єкт розташований на зображенні шляхом малювання обмежувальних рамок.

Коли потрібна максимальна точність на рівні пікселів, використовується наступне: сегментація екземплярівякий генерує маску для кожного окремого об'єкта, навіть якщо вони належать до одного класу. Ця можливість життєво важлива, наприклад, у аналіз медичних зображеньде важливо точно розділити та кількісно визначити пухлини, тканини чи органи.

Ще одним дуже поширеним завданням є оцінка поставиЦя технологія виявляє ключові точки (суглоби, кінцівки тощо) в людському тілі або інших шарнірних об'єктах. Вона використовується в спорті, ергономіці, доповненій реальності та системах безпеки, які контролюють пози працівників для запобігання травмам або нещасним випадкам.

Комп'ютерний зір, машинне навчання та глибоке навчання: чим вони відрізняються

У багатьох розмовах змішуються такі поняття, як штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання ніби це синоніми, що породжує значну плутанину. Розуміння їхнього взаємозв'язку допомагає правильно розмістити комп'ютерний зір у цій екосистемі.

Штучний інтелект – це найширший термін: він охоплює будь-яку техніку, яка дозволяє машині... виконувати завдання, які ми пов'язуємо з людським інтелектом (міркування, навчання, планування, інтерпретація мови, бачення тощо). У цій галузі машинне навчання – це набір методів, які дозволяють системі... Навчайтеся на основі даних, не будучи явно запрограмованими за допомогою фіксованих правил.

Машинне навчання включає багато алгоритмів (дерева рішень, методи опорних векторів, регресії тощо), які можна використовувати для широкого кола задач: прогнозування ризику дефолту, класифікація електронних листів як спаму чи ні, рекомендація продуктів тощо. У комп'ютерному зорі ці традиційні методи використовувалися для простих завдань або коли обсяг даних не дуже великий.

Глибоке навчання — це підмножина машинного навчання, що характеризується використанням великі, багатошарові нейронні мережіЦі мережі особливо потужні під час роботи з великі обсяги даних, і зокрема зображень, оскільки вони здатні самостійно витягувати відповідні характеристики без прямого втручання людини.

У сучасному комп'ютерному зорі глибоке навчання зазвичай є кращим варіантом: Це дозволяє досягти набагато вищого рівня деталізації, узагальнення та стійкості. порівняно з класичними підходами, за умови достатньої кількості даних та обчислювальної потужності. Це значною мірою рушійна сила якісного стрибка в комп'ютерному зорі за останнє десятиліття.

Машинний зір проти обробки зображень

Хоча вони тісно пов'язані, важливо розрізняти обробка зображень та комп'ютерний зірІноді їх використовують як взаємозамінні, але це не те саме. Вони часто працюють разом, але переслідують різні цілі.

Обробка зображень зосереджена на маніпулювати зображенням як таким: покращення контрастності, налаштування яскравості, зменшення шуму, застосування фільтрів, зміна розміру тощо. Результатом цих типів операцій зазвичай є ще одне перетворене зображенняЦе те, що роблять багато інструментів для редагування фотографій, але це також основа для підготовки зображень перед їх передачею моделі штучного інтелекту.

Комп'ютерний зір, з іншого боку, приймає зображення або відео як вхідні дані та створює інформація про його змістЯкі об'єкти з'являються, де вони знаходяться, який це тип сцени, чи є якісь аномалії, скільки людей перетинає двері тощо. Результатом є вже не просто чергове зображення, а структуровані дані або автоматизовані рішення.

На практиці сучасні системи машинного зору зазвичай включають етап обробки зображень попередня (для нормалізації освітлення, обрізання областей інтересу, виправлення спотворень тощо), що полегшує подальшу роботу глибоких нейронних мереж, відповідальних за інтерпретацію.

Реальне застосування машинного зору в різних секторах

Універсальність машинного зору означає, що його застосування поширюється практично на будь-яку галузь. є зображення або відео для аналізуВід промислового виробництва до медицини, включаючи роздрібну торгівлю, банківську справу, логістику, сільське господарство та державний сектор, його вплив зростає з року в рік.

Багато компаній більше не задаються питанням, чи використовувати машинний зір, але як стратегічно це інтегрувати щоб покращити свої процеси, зменшити витрати, підвищити безпеку або краще зрозуміти поведінку своїх клієнтів. Нижче наведено деякі з найбільш репрезентативних випадків використання.

Виробництво, промисловість та контроль якості

У виробничій галузі машинний зір став ключовий інструмент для автоматизації та контролю якостіКамери, встановлені на виробничих лініях, безперервно контролюють деталі, що проходять повз, і виявляють дефекти за частки секунди.

Ці рішення дозволяють контролювати автоматизовані робочі місця, проводити фізичний підрахунок та інвентаризацію, вимірювати параметри якості (обробка, розміри, колір), виявляти залишки або забруднювачі та перевіряти, чи кожен продукт точно відповідає специфікаціям.

У поєднанні з іншими технологіями, такими як 3D-друк або верстати з ЧПК, машинний зір допомагає відтворювати та виготовляти високоскладні деталі з надзвичайною точністюКрім того, завдяки інтеграції з датчиками Інтернету речей, це допомагає передбачати проблеми з технічним обслуговуванням, виявляти аномалії в роботі машин та запобігати непередбаченим простоям.

Він не лише виявляє дефекти продукції, а й може стежити за правильним використанням засобів захисту, виявляти ризиковані ситуації на виробничих підприємствах та генерувати ранні попередження для запобігання нещасним випадкам на робочому місці.

Роздрібна торгівля, маркетинг та клієнтський досвід

У роздрібній торгівлі та споживчих товарах машинний зір використовується для уважно стежити за активністю клієнтів у магазині: як вони пересуваються, які зони відвідують, як довго зупиняються перед полицею або яку комбінацію товарів розглядають, перш ніж прийняти рішення.

Ця інформація, анонімізована та оброблена в узагальненому вигляді, дозволяє Оптимізуйте розподіл продукції, переробіть дизайн магазину та скоригуйте маркетингові кампанії з рівнем деталізації, якого неможливо досягти за допомогою лише веб-аналітики чи опитувань.

Системи також розширюються самообслуговування за допомогою штучного зоруЦі системи можуть розпізнавати товари без необхідності сканувати штрих-коди по одному. Це покращує обслуговування клієнтів, зменшує черги та відкриває шлях для безкасових моделей магазинів.

Окрім фізичних точок продажу, бренди використовують машинний зір для… Аналізуйте зображення в соціальних мережах, виявляти візуальні тренди, вивчати, як їхні продукти використовуються в реальному світі, і таким чином коригувати свою стратегію продукту або комунікації.

Безпека, спостереження та державний сектор

Машинний зір є фундаментальним стовпом у системи безпеки та захисту об'єктівРозумні камери та розподілені датчики контролюють громадські простори, критичні промислові зони або зони обмеженого доступу та видають автоматичні сповіщення, коли виявляють аномальну поведінку.

Ці системи можуть ідентифікувати Присутність сторонніх осіб, доступ поза робочим часом, покинуті предмети або ознаки, що вказують на можливий інцидентУ деяких випадках вони інтегрують розпізнавання облич для автентифікації співробітників або контролю доступу високого рівня безпеки.

У побутовій сфері комп'ютерний зір застосовується в підключених камерах, які Вони розпізнають людей, домашніх тварин, доставлені посилки або незвичайні рухи.надсилання сповіщень на мобільний телефон користувача. На роботі це допомагає перевірити, чи використовують співробітники необхідне захисне спорядження або дотримуються критично важливих правил безпеки.

Уряди та розумні міста використовують це для моніторинг дорожнього руху, динамічне налаштування світлофорів, виявлення порушень та покращити громадську безпеку. Його також інтегрують у митні системи для автоматизації деяких візуальних перевірок.

Охорона здоров'я, діагностика та аналіз медичних зображень

Медицина є однією з галузей, де штучний зір створює... глибші зміни в клінічній практиціМетоди аналізу медичних зображень дозволяють візуалізувати органи та тканини з високою точністю та надають об'єктивну підтримку фахівцям.

Серед найпоширеніших застосувань є виявлення пухлин шляхом аналізу родимок та шкірних уражень, то Автоматична інтерпретація рентгенівських знімків (наприклад, для виявлення пневмонії або переломів) та виявлення ледь помітних закономірностей у результатах магнітно-резонансної томографії або комп'ютерної томографії.

Системи, оснащені інтелектуальним зором, допомагають скоротити час діагностики, підвищити точність та визначити пріоритетність невідкладних випадківЇх також можна пов’язати з великими базами даних медичних записів, щоб запропонувати можливі диференціальні діагнози або методи лікування.

Крім того, машинний зір застосовується в допоміжні пристрої для людей з вадами зоруздатний читати тексти та перетворювати їх на мову за допомогою оптичного розпізнавання символів (OCR) або візуально описувати середовище спрощеним способом.

Автономні транспортні засоби та транспорт

В автомобільному секторі машинний зір є абсолютно центральною технологією для асистованого водіння та автономних транспортних засобівКілька камер, встановлених на транспортному засобі, фіксують навколишнє середовище в режимі реального часу та передають дані моделям штучного інтелекту, які безперервно інтерпретують його.

Ці системи здатні виявляти пішоходів, інші транспортні засоби, дорожні знаки, дорожню розмітку та перешкодистворення 3D-зображень навколишнього середовища шляхом поєднання інформації з камер з іншими датчиками, такими як LiDAR або радар.

У напівавтономних транспортних засобах машинний зір також використовується для стежити за станом водіяАналіз положення голови, рухів верхньої частини тіла та напрямку погляду для виявлення ознак втоми, неуважності або сонливості.

Коли виявлено закономірності ризику, система може видавати звукові або візуальні сповіщення, активувати вібрацію керма або навіть частково керувати автомобілем щоб знизити швидкість та зменшити небезпеку. Це виявилося дуже ефективним у зменшенні кількості аварій, спричинених втомою.

Сільське господарство та агропродовольчий сектор

Сільськогосподарський сектор знайшов у машинному зорі ключового союзника для руху вперед моделі точного та інтелектуального землеробстваЗображення, отримані супутниками або дронами, дозволяють аналізувати великі ділянки землі з рівнем деталізації, немислимим ще кілька років тому.

За допомогою цих інструментів це можливо стежити за станом посівів, виявляти хвороби на ранній стадії та контролювати вологість ґрунту та заздалегідь оцінювати врожайність сільськогосподарських культур. Все це сприяє ефективнішому управлінню такими ресурсами, як вода, добрива та пестициди.

Машинний зір також був інтегрований у системи, які Вони стежать за поведінкою худоби.Вони ідентифікують хворих тварин, виявляють пологи та контролюють доступ до певних зон. Така автоматизація покращує добробут тварин та оптимізує загальну продуктивність ферм.

У харчовій промисловості його також використовують протягом десятиліть для контроль якості на виробничих лініяхПеревірте зовнішній вигляд фруктів та овочів, огляньте упаковку та переконайтеся в безпеці харчових продуктів.

Банківська справа, страхування та телекомунікації

У фінансовому секторі машинний зір використовується для виявляти візуальні ознаки шахрайства або аномальної поведінкиЦе стосується як фізичних офісів, так і віддалених транзакцій. Наприклад, зображення користувача в режимі реального часу можна порівняти з фотографією, що зберігається в його документації.

Він також інтегрується в процеси страхового андеррайтингуде перевірка пошкоджень транспортних засобів або будівель може бути частково автоматизована на основі фотографій, надісланих клієнтом, що скорочує час і витрати.

У телекомунікаціях компанії використовують машинний зір для прогнозувати та виявляти відтік клієнтів шляхом поєднання візуальної інформації (наприклад, використання певних пристроїв або об'єктів) з іншими поведінковими даними, що дозволяє нам передбачати потреби за допомогою пропозицій та покращень послуг.

Крім того, автентифікація через розпізнавання обличчя Він набуває широкого поширення як метод безпечного доступу до банківських та корпоративних послуг, завжди в поєднанні з іншими заходами безпеки.

Логістика, вантажні перевезення та нерухомість

У логістиці машинний зір допомагає моніторити та відстежувати товари в режимі реального часу Немає потреби в ресурсоємних ручних сканерах. Стратегічно розміщених камер — це все, що потрібно для зчитування етикеток, ідентифікації упаковок або перевірки правильності розташування всього.

Завдяки інтеграції з такими технологіями, як RFID, ці системи дозволяють контролювати запаси, керувати складами та оптимізувати маршрути доставки набагато ефективніше. Вони також корисні для виявлення пошкоджень упаковок під час транспортування.

У секторі нерухомості машинний зір застосовується для створювати віртуальні та інтерактивні екскурсії по будинках, розпізнавати та маркувати кімнати, вимірювати простори та надавати користувачеві детальну інформацію про характеристики нерухомості без необхідності багаторазових фізичних візитів.

Таке поєднання високоякісних зображень та інтелектуального аналізу економить час як агентствам, так і потенційним покупцям чи орендарям, а також допомагає швидше укладати угоди.

Освіта, виставки та особисті заявки

В освіті комп'ютерний зір використовується для моделювати практичні середовища, віртуальні лабораторії та реальні випадки що дозволяють студентам пережити ситуації, близькі до професійного світу, не виходячи з аудиторії.

На торгових ярмарках та конференціях камери зі штучним зором дозволяють Проаналізуйте поведінку відвідувачів: потоки людей, гарячі точки, взаємодію зі стендами а в деяких випадках навіть оцінювати загальні емоційні реакції на певні переживання.

На особистому рівні, окрім вищезгаданих систем допомоги незрячим та миттєвого візуального перекладу (наприклад, коли ви направляєте свій мобільний телефон на знак іншою мовою), штучний зір керує... програми доповненої реальності, фільтри соціальних мереж та інтерактивні ігри що залежать від розуміння в режимі реального часу того, що знаходиться перед камерою.

Все це демонструє, що комп'ютерний зір — це не лабораторна цікавость, а міжгалузева технологія, що безпосередньо впливає на економіку, безпеку та повсякденне життяпотенціал яких ми тільки починаємо використовувати.

Загалом, комп'ютерний зір поєднує датчики, камери та перетворювачі з алгоритмами глибокого навчання та згортковими нейронними мережами для... перетворюйте зображення та відео на корисні знанняАвтоматизація рішень та підвищення точності й швидкості процесів у дуже різних секторах. Його здатність навчатися на основі великих обсягів візуальних даних, зменшувати людську суб'єктивність та виявляти закономірності, невидимі для ока, робить його ключовим компонентом екосистема штучного інтелекту сучасний та як вирішальний важіль для компаній та організацій, щоб підвищити конкурентоспроможність, покращити безпеку та надавати більш ефективні та персоналізовані послуги.