Компьютер превосходит человека во многих аспектах — его ничто не может отвлечь, он не знает усталости и стресса, точен и беспристрастен. Компьютерные системы задействованы во множестве современных областей жизнедеятельности: без них невозможно представить промышленность, бизнес, науку и многое другое.
Одной из передовых возможностей таких систем выступает компьютерное зрение — метод, который применяется повсеместно для автоматизации процессов и устранения человеческого фактора. С помощью него компьютеры могут распознавать образы, а задача человека — эффективно обучать их этому.
Что такое компьютерное зрение
Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) — технология, позволяющая компьютерным системам воспринимать и анализировать различную визуальную информацию.
Благодаря технологии машинного зрения компьютеры могут распознавать и обрабатывать изображения, видео и окружающую реальность, идентифицируя людей, локации, животных, предметы, текст, движения, и т.д. На основе обработанных данных система принимает запрограммированные решения, улучшая процессы в разных сферах жизнедеятельности, повышая их точность и качество.
Простой пример использования компьютерного зрения — это разблокировка телефона при помощи FaceID. Камера телефона считывает лицо человека, анализирует изображение, определяет его как пользователя и открывает доступ к телефону. Вокруг нас ежедневно можно увидеть и множество других примеров — биометрические замки на дверях, распознавание текста по фото и его преобразование в печатные символы, фиксация нарушителей ПДД по камерам видеонаблюдения и многое другое.
Области применения компьютерного зрения
Технология компьютерного зрения сегодня востребована во многих производственных, научных, социальных и других отраслях. Она борется с преступниками, автоматизирует рутинные операции, повышает качество сервиса, обеспечивает безопасность и выполняет другие задачи.
Производство и строительство
CV внедряется в системы контроля качества продукции. Компьютеры сверяют продукцию с заданными стандартами и выявляют дефекты и отклонения на изображении, наполненность пищевых упаковок и другие детали.
Также компьютерное зрение в промышленности оптимизирует ручные процессы и сокращает простои оборудования, экономя ресурсы компаний. Оно своевременно обнаруживает признаки коррозии и сигнализирует о необходимости техобслуживания производственных установок.
Эта же функция обнаружения дефектов материалов помогает в строительстве архитектурных сооружений. А еще при помощи метода CV можно реконструировать здания по изображению, создавая их 3D-модели.
Мы разработали систему “Викат”, которая предназначена для управления линией ребросклеивания шпона и для выявления дефектных участков шпона, управления процессами обрезки брака, склеивания годных участков и формирования выходных листов заданного размера.
Беспилотные автомобили и роботостроение
Специализированные системы с технологией машинного зрения в сочетании с камерами помогают транспортным средствам и роботам самостоятельно ориентироваться в пространстве, различать статичные и динамичные объекты и притормаживать перед препятствиями.
Среди наших разработок есть роботизированная ячейка для тестирования мультимедийной системы автомобиля.
Распознавание текста
Преобразование текста сегодня — популярный инструмент, который используют в разных сферах. Компьютерное зрение распознает символы на изображениях и переводит их в текстовый файл, который можно редактировать. Системы с применением машинного зрения также активно учатся давать краткую выжимку из распознанного текста. Это полезно, например, при изучении многостраничной документации.
Мы разработали систему “Полиграф” - комплекс, для визуального контроля печати, который предназначен для визуализации изображения выхода печати на полотне в ходе работы машины рулонной печати.
Медицина
В медицине компьютерное зрение позволяет анализировать снимки и видеоданные для более точной диагностики. CV применяется для обработки результатов рентгенографии, томографии, микроскопии, УЗИ и др.
Также технология распознает анатомические структуры, опухоли, кровоизлияния и другие объекты при помощи камер в реальном времени и ассистирует хирургам при сложных операциях. А применяя CV для диагностики и наблюдения за состоянием пациентов по видео, специалисты добиваются повышения качества медпомощи в отдаленных районах и в условиях изоляции.
В нашей практике есть пример, когда системы машинного зрения были задействованы на производстве таблеток: они позволяли определять наличие и качество таблетки внутри блистера и отбраковывать дефекты.
Также мы разработали систему для контроля качества печати на упаковках с лекарственными препаратами.
Торговля и снабжение
В этой отрасли компьютерное зрение предотвращает порчу и кражу товаров, анализируя запись с видеофайлов. Метод также помогает отслеживать очереди и загруженность касс, учитывать количество и интересы покупателей, распознавать ценники и прайсы, анализировать выкладку товаров на полках и многое другое. Контроль количества товара на складах в реальном времени оптимизирует процессы снабжения.
CV полезно и для рекламы — анализ истории покупок и поведения покупателей помогает создавать акции и объявления для повышения продаж.
На этапах снабжения, системы компьютерного зрения могут помочь на этапе создания качественной упаковки, при проверке и контроле продукции, а также в серийной маркировки товара и т.д.
Безопасность
Системы компьютерного зрения для контроля доступа применяются почти во всех сферах: в магазинах, торговых центрах, на предприятиях, в банках, офисах эти инструменты распознают лица и пресекают несанкционированный доступ в закрытые зоны. Та же технология защищает персональные устройства от взлома и контролирует оплату по биометрии.
Компьютерное зрение также помогает выявлять подозрительных лиц и странное поведение в общественных местах, предотвращать преступления и принимать меры при чрезвычайных ситуациях.
Помимо этого, компьютеры способны помочь в контроле систем, за которыми нужен постоянный присмотр. Так, например, у нас есть пример системы, которая помогает постоянно мониторить и управлять лифтами и эскалаторами в реальном времени: положение в шахте, направление движения, режим работы. При выявлении отклонений, система подает сигнал о проблеме.
Сельское хозяйство
В сельском хозяйстве компьютерное зрение анализирует рост культур и состояние почвы, вести учет поголовья скота, контролировать качество и количество урожая, оптимизировать ресурсы и сократить потери. Например, с помощью CV можно оценить зрелость ягод, влажность и эрозию почвы, наличие сорняков, и другие параметры.
В качестве конкретного примера, вы можете прочесть про нашу систему для измерения объема и гранулометрического состава материала.
Поиск, модерация и обработка изображений, видео и текста
Технология способна искать точное или похожее изображение в интернете по представленному референсу, восстанавливать и повышать качество изображений и видеофайлов. Среди возможностей систем компьютерного зрения также модерация контента, загруженного в сеть и его фильтрация без участия человека.
Все эти варианты применения технологии CV — только часть возможного спектра областей его использования. Чем больше развиваются такие системы, тем шире их возможности и перспективы и больше польза для людей.
Больше примеров применения
Если вы хотите посмотреть больше конкретных примеров применения компьютерного зрения, переходите в наш раздел “Системы”, где мы подробно описываем частные случаи с которыми работали.
Как обучаются модели компьютерного зрения
Чтобы обеспечить точное распознавание объектов компьютерным зрением, создаются дата-центры с большими объемами данных. На основе этих данных формируются дата-сеты — признаки и их комбинации для распознавания похожих объектов.
Именно на дата-сетах и тренируются модели машинного обучения, чтобы безошибочно определять однотипные объекты и находить закономерности между признаками. Чем больше данных получит система для обучения, тем точнее будет распознавание и анализ.
Тренды внедрения компьютерного зрения
Среди основных направлений развития технологии CV специалисты выделяют:
-
моделирование динамических 3D-сцен и анимированных изображений на основе статичных;
-
создание новых реалистичных изображений с заданными параметрами на основе реальных фото;
-
разработка систем машинного зрения с алгоритмами самообучения, не требующими разметки данных в дата-сетах;
-
повышение надежности моделей машинного обучения в условиях атак на алгоритм с целью добиться определенного поведения или при наличии шумов на изображениях и видео;
-
развитие моделей, обрабатывающих несколько типов данных одновременно, например, текст и картинки;
-
разработка новых сценариев работы машинного зрения, например, предоставление ответов на вопросы по видео и изображениям, предоставление видео при вводе текста и т.д.;
-
анализ аудиозаписей, в том числе голоса человека, шума улицы, звуков от оборудования и др.;
-
анализ компьютерным зрением изображений из космоса для накопления знаний в области космических исследований.
Проблемы развития компьютерного зрения
К проблемам компьютерного зрения, усложняющим и замедляющим развитие этой технологии можно отнести:
-
этические вопросы, связанные с нарушением прав человека;
-
ограничения со стороны законодательства по защите персональных данных;
-
скорость обработки, которая зависит от стабильности интернет-соединения и аппаратной мощности систем;
-
усилия по разметке данных для дата-сетов и обучения компьютеров распознаванию объектов;
-
качество входных данных для обработки, что влияет на ее точность.
Тщательный подход к поиску оптимальных решений этих затруднений расширит перспективы развития компьютерного зрения в соответствии с современными требованиями общества.
