Wie alles begann
Um einem Computer das "Sehen" beizubringen, braucht man zunächst einen Sensor, der
Gedruckter Text erwies sich als perfekter Teststehen für die erste Generation von Algorithmen - es genügte, den Kontrast des Bildes zu erhöhen und Übergänge von Weiß nach Schwarz und umgekehrt zu finden. Dies ermöglichte es, die Grenzen der Buchstaben und ihre Form zu identifizieren, wonach jeder Buchstabe durch Vergleich mit zuvor vorbereiteten Mustern bestimmt werden konnte.
Erstellen von Open-Source-Bibliotheken wie zOpenCV hat die Tür zum Experimentieren mit beliebigen Bildern geöffnet. Anhand der Form der identifizierten Kanten des Objekts konnte der Computer erkennen, wo eine Person, ein menschliches Auge, ein Vogel, ein Auto abgebildet sind – Computer Vision Systeme sprengten die Grenzen der Texterkennung.
Überwachungskameras erschienen und gaben ein Signalwenn eine Person im Rahmen erschien. Anwendungen mit Computer Vision haben sich in Mobiltelefonen etabliert: Identifikation per Gesicht, Fingerabdruck, Netzhaut oder QR-Code-Scanner sind längst gängige Merkmale. Und jetzt ist nicht ein primitiver Algorithmus zum Vergleich mit einer Stichprobe für das Verständnis des Dargestellten verantwortlich, sondern ein neuronales Netz, das mit maschineller Lerntechnologie trainiert wurde.
Warum Computer Vision besser ist als menschliches Sehen
Der erste und offensichtliche Vorteil von CV ist vielbreiteres Wahrnehmungsspektrum. Computer Vision ist im Gegensatz zu unserem nicht auf das sichtbare Spektrum beschränkt. Die Hauptsache ist, dass der Sensor ein Bild zur Weiterverarbeitung erstellen kann, und was die Quelle dieses Bildes ist - eine Wärmebildkamera, ein Lidar, eine Videokamera, ein Röntgengerät, ein Ultraschall- oder ein MRT-Gerät - spielt keine Rolle.
Der zweite Vorteil von Computer Vision Systemen istFehlen eines menschlichen Faktors. Sie werden nicht müde, werden nicht abgelenkt, wollen nicht schlafen, sie haben einen 360-Grad-Blick. Die notwendigen Informationen können zur erneuten Einsicht im Archiv angefordert werden.
Darüber hinaus wird im Lernprozess das neuronale Netzkönnen Zusammenhänge aufdecken, die für die menschliche Wahrnehmung nicht offensichtlich sind. Das System analysiert beispielsweise Bilder von menschlichen inneren Organen und bildet sich eine Vorstellung davon, wie diese aussehen sollen. So ist es möglich, nicht nur die Art des Organs, sondern auch den Grad der Abweichung von der Norm zu bestimmen - insbesondere einen Tumor zu erkennen, der nicht mit anderen Methoden diagnostiziert wird.
Wie Computer Vision unsere Sicht auf die Welt verändert
Computer Vision Technologie jetztSie werden in der Medizin zur Erkennung von Krebstumoren, in der Industrie zur Montagekontrolle in der Produktion und in Automobilen als zusätzliche Sicherheitssysteme eingesetzt. Wir scheuen uns nicht, Computer Vision zu verwenden, um das Gerät zu entsperren, und wir beschimpfen gewöhnlich auf Kameras auf den Straßen, die Geldstrafen verhängen.
Computer Vision verändert sogar die Wahrnehmung von Sport- automatische Tracking-Systeme kontrollieren Broadcast-Kameras, helfen, strittige Momente auszusortieren - ob der Ball im Tennisplatz verblieb oder die Torlinie überquert hat, ob ein Regelverstoß oder eine Abseitsstellung vorliegt.
Aufzeichnungen werden mit Hilfe von Computer Vision geführtdie Überlastung von Fahrzeugen. Das System überwacht, wie viele Hinterräder des Lkw die Fahrbahn berühren, wie stark die Reifen verformt sind und berechnet die Nutzlast des Fahrzeugs. Es bleibt nur noch das Kennzeichen zu erkennen und einen Eintrag in der Datenbank vorzunehmen.
Computer Vision ist im Lager unverzichtbarBuchhaltung. Das funktioniert so: Der Scanner liest den Barcode auf dem Karton mit dem Produkt und trägt die Informationen in die Datenbank ein. Außerdem ist es nicht notwendig, jeden Karton zu scannen – es ist viel bequemer, QR-Codes von allen Kartons auf der Palette auf einmal zu lesen.
Verarbeitungssysteme entwickeln sich weiterTexte - in modernen Dokumentenmanagementsystemen wird ein Scan eines Vertrags oder einer Rechnung als PDF-Dokument hochgeladen, aber dank Computer Vision können Sie darin Texte suchen, klassifizieren oder kopieren.
Ein separater Bereich ist die Integration von ComputerVision und Raumfahrttechnik. In der Landwirtschaft wird der Zustand der Ernte mit Hilfe von Satelliten überwacht, das Katastrophenschutzministerium überwacht das Auftreten von Bränden und Überschwemmungen. Google hat Satellitenbilder verwendet, um mithilfe von Computer Vision alle Strukturen in Afrika zu identifizieren und zu kartieren – von Unterständen, die in einem Hügel am Flussufer gegraben wurden, bis hin zu Hochhäusern.
Computer-Vision-Technologien werden benötigt fürSchaffung von Augmented Reality - Dank der Erkennung von Referenzpunkten ist es möglich, das synthetisierte Bild korrekt in den Rahmen einzubetten und reale und virtuelle Räume zu kombinieren. In einer Anwendung zur Remote-Schmuckanprobe beispielsweise liest eine Smartphone-Kamera die Position der Hand des Benutzers, baut ein Modell und fügt ihm den ausgewählten Ring hinzu. Auch die bereits bekannten 3D-Masken auf Instagram sind eine der Erscheinungsformen von Computer Vision in Kombination mit VR/AR.
Zunehmende Popularität und hochspezialisiertAnwendungen, die auf einem Foto eines Blattes Informationen über einen Baum geben, helfen Pilzsammlern herauszufinden, ob sie eine essbare Trophäe haben, und Sammler können schnell Informationen über eine Münze erhalten, indem sie einfach eine Smartphone-Kamera darauf richten.
Was sind die Nachteile von Computer Vision Systemen?
Computer Vision Systeme sind extrem empfindlichzu Hardware-Ressourcen. Je höher die Auflösung externer Sensoren und je mehr Rechenleistung, desto zuverlässiger und genauer der Erkennungsprozess. Dies zeigt sich am Beispiel von Gesichtserkennungstechnologien zum Entsperren von Mobiltelefonen. Vor einem Jahrzehnt erforderte dies eine gute Beleuchtung und einen genau definierten Abstand zum Gesicht. Heute erkennt das Telefon den Besitzer auch nachts.
Ein weiterer Nachteil des Lebenslaufs, der zurückzuführen ist auf"Wachstumsschmerzen" - Fehler bei der Klassifizierung ähnlicher Objekte. Zum Beispiel kann eine Person leicht einen Affen von einem Känguru und eine Eidechse von einem Krokodil unterscheiden, aber für einen Computer ist es bei ähnlichen Posen und bestimmten Aufnahmewinkeln nicht so einfach.
Eine weitere Einschränkung der Computer Vision istEntscheidungsprozess. Ein modernes Premiumauto kann weiter sehen als ein Mensch: Es hat keine toten Winkel, stört weder Dunkelheit noch Nebel, erkennt die Annäherung eines Objekts an seiner Wärmestrahlung. Aber in einer realen Situation auf der Straße ist ein Mensch immer noch besser darin, Entscheidungen unter Berücksichtigung der aktuellen Situation zu treffen. Und um die Sicherheit zu erhöhen, muss der Autopilot nicht nur die Verkehrssituation, sondern auch den eigenen Fahrer überwachen.
In der Welt der Bildverarbeitung ist die Identifikation eine dergrundlegende Prozesse, die sofort viele Fragen in Bezug auf Datenschutz und personenbezogene Daten aufwerfen. Daher ist es notwendig, die rechtlichen Anforderungen und ethischen Restriktionen zu berücksichtigen, die mit der Bewertung menschlicher Handlungen durch einen Computer und den möglichen Konsequenzen von Entscheidungen durch Algorithmen verbunden sind. Das Thema irrtümlich geschriebener Bußgelder ist eine klare Bestätigung dafür.
Was die Zukunft für uns bereithält
Eine der häufigsten Horrorgeschichtenverbunden mit Computer Vision - das Bild eines "digitalen Konzentrationslagers", der totalen Kontrolle, vor der man sich nicht verstecken kann. Computer-Vision-Systeme der Zukunft werden nicht nur Bewegungen, sondern auch Absichten kontrollieren können: Stirnrunzeln bedeutet Traurigkeit, sich umsehen bedeutet, etwas zu planen. Fantastische dystopische Blockbuster fügen in Erwartung solcher Zukünfte auch Phobien und Negativität hinzu.
Drehbuchautoren lieben es, ihre Nerven zu kitzeln und neue zu erschreckenTechnologien. In der Praxis ist die Welt heute für Steuerungstechnologien „transparent“. Aber die Vorteile der Einführung von Computer Vision werden es ermöglichen, sich in Zukunft um viele Routineangelegenheiten zu kümmern. Zum Beispiel werden wir die Kassen in Supermärkten höchstwahrscheinlich vergessen - das System identifiziert Sie selbst am Eingang, kontrolliert, was Sie in den Warenkorb legen, berechnet die Kosten am Ausgang und bucht das Geld selbst vom Konto ab. Dank Computer Vision wird es möglich sein, Verkehrsströme schnell umzuleiten, um Staus zu vermeiden, und der Verkehr insgesamt wird sicherer.
Computer Vision ist die Technologie der Zukunftdie unser Leben bereits beeinflusst. Es ist tief in die moderne Welt integriert und wir nutzen seine Fähigkeiten jeden Tag. Aber wir stehen noch ganz am Anfang des Weges, wo wir nicht nur die technischen Probleme der steigenden Rechenleistung lösen, sondern auch lernen müssen, in einer neuen Realität zu leben. Um dies zu tun, müssen Sie Phobien besiegen und Gesetze erlassen, die verhindern, dass die Technologie außer Kontrolle gerät.
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