Благодаря развитию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), а также совершенствованию глубокого обучения и нейронных сетей, алгоритмы компьютерного зрения могут обрабатывать огромные объемы визуальных данных. Производительность алгоритмов компьютерного зрения превзошла человека в конкретных задачах, таких как обнаружение и маркировка объектов со скоростью и точностью.

Четыре основные задачи компьютерного зрения:

  • Реконструкция сцены
  • Восстановление изображения
  • Признание и
  • Анализ движения

За последние несколько лет были проведены обширные исследования по разработке фреймворков, наборов инструментов и программных библиотек для приложений компьютерного зрения. Они были разработаны в различных секторах, включая здравоохранение, сельское хозяйство, автомобилестроение и безопасность.

Размер мирового рынка компьютерного зрения оценивался в 11,22 млрд долларов США в 2021 году, и ожидается, что совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 7,0% в период с 2022 по 2030 год. — Grand View Research

К каким трендам компьютерного зрения следует адаптироваться современным предприятиям в 2023 году

Пограничные вычисления

Пограничные вычисления — это практика обработки рядом с источником данных, а не в зависимости от облачной сети. Эта технология делает обработку более быстрой и эффективной. Некоторые небольшие и легкие периферийные устройства включают Raspberry Pi, NVIDIA Jetson (Jetson Nano или TX2) и различные устройства Интернета вещей (IoT).

Ориентированный на данные искусственный интеллект

Компьютерное зрение — это подмножество ИИ и машинного обучения, которое создает конвейер обучающих данных для улучшения потребительского опыта, снижения затрат и повышения безопасности. Приложение компьютерного зрения с поддержкой ИИ имеет встроенные возможности, такие как сверточные нейронные сети (CNN), глубокие нейронные сети (DNN), глубокое обучение и т. д. Эти усовершенствования могут помочь вам с простым анализом изображений, распознаванием лиц. >», анализ данных, контекстная маркировка и многие другие инициативы.

Обработка естественного языка

Интеграция обработки естественного языка в приложения компьютерного зрения помогает с машинным переводом, диалоговым интерфейсом, извлечением и обобщением информации. Приложение CV работает не только с мультимедийными файлами, но и с визуальными переводами, робототехникой и дистрибутивной семантикой.

Аннотация данных

Аннотации данных также известны как маркировка данных. Аннотации данных в компьютерном зрении — это процесс, в котором вы собираете данные и добавляете метки к изображениям или видеокадрам. Процесс аннотирования данных может занять много времени, если вы делаете это вручную.

Приложение компьютерного зрения с возможностью аннотирования данных может автоматизировать обнаружение объектов, сегментацию экземпляров, классификацию, аннотирование характерных точек, оценку позы и многое другое. Хотя модели компьютерного зрения нуждаются в большом количестве аннотированных изображений и видео для изучения закономерностей.

Объединенная реальность, дополненная дополненной реальностью (AR)

Используя AR, мы можем обогатить наш опыт окружающего мира. Компьютерное зрение в дополненной реальности позволяет компьютерам наблюдать, обрабатывать, оценивать и понимать цифровые видео и изображения вашей среды.

Следовательно, услуги компьютерного зрения в сочетании с дополненной реальностью обеспечивают мощные возможности машинного зрения, такие как одновременная локализация и картографирование (SLAM), обеспечивая геометрическое положение для систем дополненной реальности. Этот технологический микс может создавать 3D-карты окружающей среды, отслеживая местоположение и положение камеры в этой среде.