Vision précoce informatique expérimentale a commencé dans les années 1950. 20 ans plus tard, la technologie a commencé à entrer dans la phase commerciale, il est principalement utilisé pour établir une distinction entre la saisie et le texte écrit à la main. Aujourd'hui, les applications de vision par ordinateur a été très étendue. Nous prévoyons 2022 profit de la vision informatique et le marché du matériel pour atteindre 48,6 milliards $. Même si la technologie ne peut pas voir ou même toucher à la fois, mais il a été une partie de notre vie, partout.
Cet article présentera la définition de la vision par ordinateur, et d'expliquer comment cela fonctionne, mais introduira également sept exemples de vie étonnante liés à cette technologie.
Vision par ordinateur est une forme d'intelligence artificielle, les ordinateurs peuvent faire usage de cette technologie pour « voir » le monde, l'analyse des données visuelles, puis prendre la décision appropriée ou informé en temps réel sur l'état de l'environnement et ses environs.
De nombreuses données générées par l'homme est l'une des raisons pour le développement rapide de la vision informatique, et nous utilisons également ces données pour améliorer les techniques de formation cette une. Juste la caméra intégrée sur les appareils mobiles ont contribué de nombreuses images et vidéos au monde. L'image elle-même, y compris des images et des vidéos, des sources de données peut également être utilisé pour produire un capteur thermique, un capteur infrarouge, etc. Fig.
En plus d'un grand nombre de données visuelles (partages réseau par jour plus de 3 milliards image), nécessaire pour analyser les capacités informatiques d'ouverture des données continuent d'améliorer, le coût d'acquisition de la technologie, tout en diminuant.
Grâce à la technologie de vision par ordinateur pour obtenir le soutien de nouveaux algorithmes et matériels nouveaux, la reconnaissance d'objets est devenu plus précis. Au cours des dernières années, d'identifier le taux exact est passé de 50% à 99%, la technologie de répondre rapidement à l'entrée visuelle pour faire mieux que les humains.
Fournir des capacités de vision de la machine pour réaliser AI est une partie importante de toutes les fonctions. Afin de reproduire les processus visuels humains, les machines doivent acquérir, traiter, analyser et comprendre les images. Avec le soutien du réseau de neurones, un processus d'apprentissage itératif peut être réalisé dans la machine, la machine a été avec succès la capacité visuelle.
Dans ce processus, nous devons d'abord déterminer la sélection d'un ensemble de données qui contient des informations d'aide sur des sujets particuliers de l'apprentissage de la machine. Par exemple, en 2012, X Lab de Google essaie d'utiliser son réseau de neurones contenant l'image de chat, il utilise l'ensemble de données contient à la fois besoin d'images de chats Collectionnez, ne doit pas contenir des exemples de chats.
Si l'image est conforme aux exigences, il sera marqué par « métadonnées », cette identité signifie également que l'image est la bonne réponse. Lorsque le réseau de neurones pour identifier et examiner ces données, il peut être trouvé contenant des photos de chats, en même temps la rétroaction de l'exactitude de la réponse contribuent également à améliorer sa technologie.
Les réseaux de neurones utilisent la reconnaissance d'image pour distinguer entre les différentes parties de l'image. Dans cet exemple, l'apprentissage de la machine n'est pas définie par les attributs du programmeur chat (comme la queue et la barbe), mais en apprenant à télécharger des milliers d'images à compléter.
Dans la gamme de votre ligne, vous pouvez imaginer le contact de l'objet à portée de main sont des techniques de vision par ordinateur sous tension. Voici quelques exemples d'applications de vision par ordinateur de la plupart des gens passionnants d'aujourd'hui:
1. Les véhicules autonomes
Computer Vision et de son importance pour les véhicules autonomes. Tesla, BMW, Audi, Volvo et d'autres constructeurs automobiles commencent également à utiliser plusieurs caméras, radars laser, radar et des capteurs à ultrasons pour aider la voiture obtenir une image de l'environnement extérieur, de sorte que la voiture peut conduire identifier automatiquement les objets sur la route, la signalisation routière et un feu de circulation, le conducteur sera plus sûr.
2. application Google Traduction
Si vous voulez connaître l'identité d'une langue étrangère sur ce qu'on entend par l'appareil photo sur le téléphone seulement besoin d'aligner ces mots, Google translate sera en mesure de résoudre ce problème immédiatement. la reconnaissance d'objets de logiciel en utilisant une résolution optique dans lequel l'intérieur de l'image, et de fournir une traduction précise - ce qui est un exemple de l'utilisation de la vision par ordinateur.
3. la reconnaissance faciale
La Chine a donné des résultats fructueux dans le développement de la technologie de reconnaissance faciale, qui est une technique également utilisée dans le travail de la sécurité publique, le paiement en ligne, la sécurité de l'aéroport, et même Temple de Beijing du ciel, afin d'éviter le vol de papier toilette aussi figure cette technologie.
4. Santé
Étant donné que 90% des données médicales est généré en fonction de l'image, de sorte que l'application de la vision par ordinateur en médecine est également très riche, à la fois l'ouverture des nouveaux outils de diagnostic médical pour analyser rayons X, du sein aux rayons X ou d'autres informations d'imagerie médicale, le suivi du patient ou à la détection précoce des problèmes complétés par une intervention chirurgicale. Les experts attendent des institutions médicales et les patients peuvent bénéficier de cette technologie à l'avenir également plus de promotion dans le domaine des soins de santé.
5. Suivi de mouvement en temps réel
Maintenant, sur les événements sportifs TV en cours de hockey sur glace très commun, en plus, la vision par ordinateur peut également être appliquée sur l'analyse stratégique et la performance des athlètes marquer, mais peut également suivre la visibilité commanditaire du tournoi de la marque.
6. Agriculture
Dans le 2019 International Consumer Electronics Show, moissonneuse batteuse John Deere montre un semi-automatique, qui utilise l'intelligence artificielle et de la technologie vision par ordinateur pour analyser la qualité de la récolte de céréales, mais peut aussi trouver le meilleur itinéraire au moment de la récolte des céréales. Cette technique peut également être utilisée pour identifier les mauvaises herbes - herbicide peut pulvériser directement sur les mauvaises herbes, les céréales ne seront pas affectés, il est prévu de réduire la quantité d'herbicide peut être quatre-vingt dix pour cent.
7. Fabrication
Avec le soutien de la vision par ordinateur, la fabrication est une opération plus sûre, intelligente et efficace. Les fabricants utilisent des techniques de vision par ordinateur prévenir les défaillances de la machine, tout en évitant des dommages coûteux causés par une défaillance - une utilisation de la fabrication de la maintenance prédictive seulement un exemple de la technologie de vision par ordinateur. Alors que la technologie nous aide également à surveiller le processus d'emballage pour assurer la qualité et réduire les produits de qualité inférieure.
En dépit de la large application de la vision informatique dans la vie réelle, mais cette technologie est toujours pas dans la profondeur de la période de développement. Continuer à coopérer avec l'homme et la machine, la machine utilise également la reconnaissance d'images pour résoudre automatiquement plus de problèmes, les mains de l'homme seront libérés, et se concentrent donc plus sur le travail à valeur élevée.
