Învățarea mașinilor în viziunea computerizată este o descoperire cuplată care continuă să alimenteze curiozitatea fondatorilor de startup-uri, a informaticienilor și inginerilor de zeci de ani. Ea vizează diferite domenii de aplicare pentru a rezolva probleme critice din viața reală bazându-și algoritmul pe viziunea biologică umană.

Aceste probleme din viața reală ne țin în priză, deoarece își propune să ofere soluții folosind viziunea computerizată. Cu toate acestea, viziunea computerizată în sine este deja un domeniu complex. De exemplu, certitudinea algoritmilor de utilizat este deja o provocare uriașă, la fel și găsirea resurselor de viziune pe calculator potrivite.

Pentru a răspunde la toate aceste provocări, mai întâi, să facem o introducere în viziunea pe calculator. Apoi, să înțelegem relația dintre computer vision și învățarea automată.

Ce este viziunea pe calculator?

Viziunea pe calculator este procesul de înțelegere a imaginilor digitale și a videoclipurilor cu ajutorul calculatoarelor. Ea caută să automatizeze sarcinile pe care le poate realiza vederea umană. Aceasta implică metode de achiziție, procesare, analiză și înțelegere a imaginilor digitale, precum și de extragere a datelor din lumea reală pentru a produce informații. De asemenea, are subdomenii precum recunoașterea obiectelor, urmărirea video și estimarea mișcării, având astfel aplicații în medicină, navigație și modelarea obiectelor.

Pentru a simplifica, viziunea computerizată funcționează cu un dispozitiv care folosește o cameră pentru a face fotografii sau videoclipuri, apoi efectuează analize. Scopul vederii computerizate este de a înțelege conținutul imaginilor și videoclipurilor digitale. Mai mult, să extragă ceva util și semnificativ din aceste imagini și videoclipuri pentru a rezolva probleme variate. Astfel de exemple sunt sistemele care pot verifica dacă există alimente în interiorul frigiderului, verificarea stării de sănătate a plantelor ornamentale și procese complexe, cum ar fi operațiunea de recuperare a dezastrelor.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este studiul algoritmilor și al modelelor statistice, care este un subset al inteligenței artificiale. Sistemele o folosesc pentru a îndeplini o sarcină fără instrucțiuni explicite și, în schimb, se bazează pe modele și inferențe. Astfel, se aplică în domeniul vederii computerizate, al ingineriei software și al recunoașterii modelelor.

Învățarea mecanică este realizată de calculatoare cu asistență minimă din partea programatorilor de software. Folosește datele pentru a lua decizii și permite utilizarea lor în moduri interesante într-o mare varietate de industrii. Poate fi clasificată ca învățare supravegheată, învățare semisupravegheată și învățare nesupravegheată.

Să ne concentrăm asupra învățării supravegheate.

Învățare supravegheată

Învățarea supravegheată este o sarcină de învățare automată care mapează fiecare obiect de intrare la valoarea de ieșire dorită. Calculatorul este antrenat să asocieze un obiect cu ieșirea dorită. Dispune de o gamă largă de algoritmi pentru diferite probleme de învățare supravegheată.

Aplicațiile în domeniul vederii computerizate cu învățare automată cresc exponențial de-a lungul anilor, în care societatea este singurul beneficiar. Acest efort este posibil datorită așa-numiților noștri eroi din sectorul tehnologic – dezvoltatorii și antreprenorii care lucrează împreună îndrăgostiți de caracteristicile acestor tehnologii.

Combinarea acestor două tehnologii necesită o discuție în profunzime.

Relația dintre învățarea automată și viziunea computerizată

Tehnologia nu încetează niciodată să imite creierul uman, astfel că IA capătă mult interes de zeci de ani. Pentru a arăta foaia de parcurs a acestor descoperiri, să discutăm despre relația dintre IA, învățarea automată și viziunea computerizată. IA este umbrela acestor domenii, învățarea automată este un subansamblu al IA, în care viziunea computerizată este, de asemenea, subansamblul învățării automate. Cu toate acestea, viziunea computerizată poate fi considerată un subset direct al IA.

Învățarea mașinilor și viziunea computerizată sunt două domenii care au devenit strâns legate între ele. Învățarea automată a îmbunătățit viziunea computerizată cu privire la recunoaștere și urmărire. Ea oferă metode eficiente de achiziție, de prelucrare a imaginilor și de focalizare a obiectelor care sunt utilizate în vederea computerizată. La rândul său, viziunea computerizată a lărgit domeniul de aplicare al învățării automate. Aceasta implică o imagine digitală sau video, un dispozitiv de detectare, un dispozitiv de interpretare și etapa de interpretare. Învățarea automată este utilizată în viziunea computerizată în dispozitivul de interpretare și în etapa de interpretare.

Relativ, învățarea automată este domeniul mai larg, iar acest lucru este evident în algoritmii care pot fi aplicați în alte domenii. Un exemplu este analiza unei înregistrări digitale, care se face cu ajutorul principiilor de învățare automată. Viziunea computerizată, pe de altă parte, se ocupă în primul rând de imagini digitale și videoclipuri. De asemenea, are relații în domeniile ingineriei informației, fizicii, neurobiologiei și prelucrării semnalelor.

Obstacolul cu care se confruntă dezvoltatorii și antreprenorii este diferența uriașă dintre viziunea computerizată și viziunea biologică. Domeniile cele mai apropiate de viziunea computerizată sunt prelucrarea și analiza imaginilor. Cu toate acestea, merită un alt articol interesant pentru a cita relația și diferențele dintre ele. De asemenea, necunoașterea obiectivului principal al învățării automate într-un anumit proiect este o perturbare uriașă în rândul antreprenorilor.

Tachete care implică viziunea computerizată

La Full Scale, echipa noastră este obsedată de succesul clienților noștri. Vă vom ajuta să găsiți ingineri de viziune computerizată care să vă ajute afacerea cu sarcini tipice, cum ar fi recunoașterea și analiza mișcării. Grupul nostru de ingineri experți în învățare automată este capabil să utilizeze o varietate de metode de achiziție, procesare și analiză a imaginilor digitale pentru a produce informații corecte. Iată câteva sarcini care implică viziunea computerizată:

Recunoașterea în viziunea computerizată

Recunoașterea în viziunea computerizată implică recunoașterea, identificarea și detectarea obiectelor. Unele sarcini specializate de recunoaștere sunt recunoașterea optică a caracterelor, recuperarea imaginilor și recunoașterea facială.

Recunoașterea obiectelor – implică găsirea și identificarea obiectelor într-o imagine digitală sau video. Este cel mai frecvent aplicată în detectarea și recunoașterea fețelor. Recunoașterea obiectelor poate fi abordată prin utilizarea fie a învățării automate, fie a învățării profunde.

Abordarea prin învățare automată – recunoașterea obiectelor care utilizează învățarea automată necesită ca trăsăturile să fie definite mai întâi înainte de a fi clasificate. O abordare comună care utilizează învățarea automată este transformarea caracteristicilor invariante de scară (SIFT). SIFT utilizează punctele cheie ale obiectelor și le stochează într-o bază de date. Atunci când clasifică o imagine, SIFT verifică punctele cheie ale imaginii, care se potrivesc cu cele găsite în baza de date.

Abordare prin învățare profundă – recunoașterea obiectelor care utilizează învățarea profundă nu are nevoie de caracteristici definite în mod specific. Abordările comune care utilizează învățarea profundă se bazează pe rețele neuronale convoluționale. O rețea neuronală convoluțională este un tip de rețea neuronală profundă care este o rețea neuronală artificială cu mai multe straturi între intrare și ieșire. O rețea neuronală artificială este un sistem de calcul inspirat de rețeaua neuronală biologică din creier. Cel mai bun exemplu în acest sens este ImageNet. Este o bază de date vizuale concepută pentru recunoașterea obiectelor în care se spune că performanța este aproape similară cu cea a oamenilor.

Analiza mișcării

Analiza mișcării în viziunea computerizată implică un videoclip digital care este procesat pentru a produce informații. O procesare simplă poate detecta mișcarea unui obiect. O procesare mai complexă urmărește un obiect în timp și poate determina direcția mișcării. Are aplicații în captarea mișcării, în sport și în analiza mersului.

Captarea mișcării – implică înregistrarea mișcării obiectelor. Se poartă markeri în apropierea articulațiilor pentru a identifica mișcarea. Are aplicații în animație, sport, viziune computerizată și analiza mersului. În mod obișnuit, sunt înregistrate doar mișcările actorilor și nu este inclus aspectul vizual.

Analiza mersului – este studiul locomoției și al activității mușchilor cu ajutorul unor instrumente. Implică cuantificarea și interpretarea modelului de mers. Sunt necesare mai multe camere conectate la un computer. Subiectul poartă markere în diferite puncte de referință ale corpului. Pe măsură ce subiectul se mișcă, computerul calculează traiectoria fiecărui marker în trei dimensiuni. Poate fi aplicat la biomecanica sportivă.

Aplicații ale viziunii computerizate folosind învățarea automată

Călătoria cu clienții noștri începe cu o consultație, găsirea de ajutor și construirea de soluții la probleme din viața reală folosind viziunea computerizată. Iată câteva dintre aplicațiile la care putem lucra pe măsură ce experții noștri evaluează aspectele interesante și periculoase ale învățării automate.

Dezvăluirea video – este un proces de localizare a unui obiect în mișcare în timp. Recunoașterea obiectelor este utilizată pentru a ajuta la urmărirea video. Urmărirea video poate fi utilizată în sport. Sporturile implică multă mișcare, iar aceste tehnologii sunt ideale pentru urmărirea mișcărilor jucătorilor.

Vehicule autonome – viziunea computerizată este utilizată în vehiculele autonome, cum ar fi o mașină care se conduce singură. Camerele de luat vederi sunt plasate pe partea superioară a mașinii, oferind un câmp de vizibilitate de 360 de grade, cu o rază de acțiune de până la 250 de metri. Camerele ajută la găsirea benzii de rulare, la estimarea curburii drumului, la detectarea obstacolelor, la detectarea semnelor de circulație și multe altele. Viziunea computerizată trebuie să implementeze detectarea și clasificarea obiectelor.

Sporturi – viziunea computerizată este utilizată în sport pentru a îmbunătăți experiența de difuzare, antrenamentul sportivilor, analiza și interpretarea, precum și luarea deciziilor. Biomecanica sportivă este un studiu și o analiză cantitativă a sportivilor și a sporturilor. Pentru îmbunătățirea transmisiunilor, pot fi trasate marcaje virtuale pe teren sau pe teren. În ceea ce privește antrenamentul sportivilor, crearea unui model de schelet al unui acrobat și estimarea centrului de masă permite îmbunătățirea formei și a posturii. În cele din urmă, pentru analiza și interpretarea sporturilor, jucătorii sunt urmăriți în meciuri în direct, ceea ce permite obținerea de informații în timp real.

Viziunea pe calculator este utilizată pentru a dobândi datele necesare pentru a realiza analiza baschetului. Aceste analize sunt recuperate folosind urmărirea video și recunoașterea obiectelor prin urmărirea mișcărilor jucătorilor. Metodele de analiză a mișcărilor sunt, de asemenea, utilizate pentru a ajuta la urmărirea mișcărilor. Învățarea profundă folosind rețele neuronale convoluționale este utilizată pentru a analiza datele.

Să luăm ca exemplu Second Spectrum – partenerul oficial de urmărire al NBA – în ceea ce privește procesul nostru de dezvoltare de software. Second Spectrum folosește big data, machine learning și computer vision pentru a oferi analize și pentru a construi mașini care să înțeleagă sportul. Folosește date de urmărire optică și a descoperit că aruncările de trei puncte și cele de aproape sunt mai eficiente decât cele de la distanță medie. De asemenea, s-a constatat că potențialele recuperări sunt grupate în apropierea coșului. Acest lucru este similar cu procesul de dezvoltare ghidată a Scalei complete. Grupul nostru de experți în viziune computerizată efectuează investigații și recomandă algoritmi utilizați pe scară largă pentru a construi soluții și, în schimb, vă ajută afacerea să câștige venituri.

Ascultați episodul 108 al Startup Hustle Podcast – Computer Vision

Concluzie

În ciuda clamării AI, învățării automate și viziunii computerizate, ne-a fost clar, deși precis, că viziunea computerizată este încă în urma viziunii biologice umane. Aceasta este realitatea cu care se confruntă atât antreprenorii, cât și dezvoltatorii. Pe lângă faptul că angajarea în acest tip de aventură a introdus cheltuieli echivalente, limitările algoritmilor de învățare generală și penuria de resurse.

Cu toate acestea, la Full Scale, credem în tehnologie și inovație și în modul în care aceste lucruri ne ajută să creștem în viitor. Grupul nostru dedicat de experți în învățare automată și viziune computerizată oferă sprijin continuu pentru a obține sistemele și tehnologiile de care aveți nevoie pentru a vă SCALA afacerea.

Contactați-ne acum și vă vom demonstra dorința noastră de a ne angaja în mod înfiorător serviciile noastre dedicate, și haideți să vă realizăm viziunea!

.