What Is Computer Vision In Machine Learning And AI: How It Works?
T hanks to AI and machine learning, computer vision technology is getting upgraded with improved versions of visualizing making perception through machines reliable. Actually, this is completely related to computer-based visual processing of objects.
What is Computer Vision in Machine Learning and AI?
Computer vision is simply the process of perceiving the images and videos available in the digital formats. In Machine Learning (ML) and AI — Computer vision is used to train the model to recognize certain patterns and store the data into their artificial memory to utilize the same for predicting the results in real-life use.
The main purpose of image annotation for computer vision technology in ML and AI is to train the algorithms and create a model that can work itself without human intervention.
The whole process involves methods of acquiring the data, processing, analyzing and understanding the digital images to utilize the same in the real-world scenario.
How Does Computer Vision Work?
Computer vision in machine learning is used for deep learning to analyze the data sets through annotated images showing an object of interest in an image. It can recognize the patterns to understand the visual data feeding thousands or millions of images that have been labeled for supervised machine learning algorithms training.
This process depends subject to the use of various software techniques and algorithms, that are allowing the computers to recognize the patterns in all the elements that relate to those labels and make the predictions accurately in the future.
Computer vision can be only utilized only with image processing through machine learning.
How Computer Vision is Different from Image Processing?
Both are part of the AI technology used while processing the data and creating a model. The difference between computer vision and image processing in computer vision helps to gain high-level understanding from images or videos.
For instance, object recognition, which is the process of identifying the type of objects in an image, is a computer vision problem.
In computer vision, you receive an image as input and you can produce an image as output or some other type of information.
Whereas, image processing doesn’t need such a high level of understanding of image. In fact, it is the sub-field of signal processing but also applied to images.
For example, if you have noisy or blurred images, then under image processing the deblurring or denoising is done to make the object in the image clearly visible to machines.
The image process task involves filtering, noise removal, edge detection, and color processing. In entire processing, you receive an image as input and produce another image as an output that can be used to train the machine through computer vision.
The main difference between computer vision and image processing are the goals (not the methods used). For example, if the goal is to enhance the image quality for later use, which is called image processing.
If the goal is to visualize like humans, like object recognition, defect detection or automatic driving, then it is called computer vision.
Application and Role of Computer Vision in AI and ML
The applied science of computer vision is expanding into multiple fields. From AI development to machine learning, it is playing a significant role in helping the machines identify the different types of objects in their natural environment.
From simple home tasks to recognizing human faces, detecting the objects in autonomous vehicles, or combating with enemies in war, computer vision the only technology giving an edge to AI-enabled devices to work efficiently.
Что такое машинное зрение
Технология машинного зрения позволяет промышленному оборудованию «видеть» и анализировать объекты, а также взаимодействовать с ними, что в свою очередь помогает повысить качество изготавливаемой продукции, сократить расходы на производство, а также упростить задачи.
Чем машинное зрение отличается от технического или компьютерного?
Начнем с терминологии. В русском языке существует как минимум три близких до смешения определения: зрение машинное, компьютерное и техническое. В английском — получили распространение всего два: машинное (Machine Vision) и компьютерное (Computer Vision). Давайте попытаемся разобраться — в чем разница?
Начнем с английских определений – их меньше. Термин «Машинное зрение» (Machine Vision), как правило, употребляется при описании систем и технологий, используемых в промышленной автоматизации, т.е. там, где используются «машины» в их наиболее широком понимании: техника как механизмы или устройства, выполняющие какую-либо работу. Термин «компьютерное зрение», на наш взгляд, несет несколько иную смысловую нагрузку: в первую очередь речь идет об использовании вычислительной машины — компьютера как основного элемента таких систем. Системы машинного зрения находят применение не только в промышленности (технике), но и в медицине (подсчет эритроцитов, иридодиагностика и др.), в задачах охраны и безопасности (распознавание номеров, лиц) и других. Основной упор в компьютерном зрении делается скорее на алгоритмическую часть, математику, нежели на области его практического применения.
В русскоязычном варианте термин «компьютерное зрение» полностью повторяет свое значение. А вот термин «машинное зрение» в переводе на русский язык наследует немного иное понимание. В общеупотребительной практике «машина» ассоциируется скорее со словом «автомобиль» нежели с более общим термином «техника». Например, стиральная машина — но бытовая техника. Вероятно, именно поэтому у нас появилась еще одна интерпретация, свободная от этой двусмысленности: техническое зрение. На наш взгляд, она в полной мере является аналогом английского термина «машинное» зрение и наравне с последним может употребляться для определения промышленных систем, использующих зрение во всех его проявлениях. Итак, ниже пойдет речь собственно о системах машинного или технического зрения.
Преимущества машинного зрения
Машинное зрение повышает эффективность работы компании, производительность и экономит денежные средства. Внедрение на производстве систем машинного зрения существенно повышает его конкурентоспособность, что обусловлено целым рядом очевидных преимуществ роботизированного труда:
- Компьютерное зрение идеально подходит для рутинных, повторяющихся задач, на которых человек способен легко потерять концентрацию внимания и допустить ошибку;
- В сферах, требующих высокой точности, таких как фармацевтика и машиностроение, машинное зрение гарантирует абсолютную точность выполнения задач;
- Значительное преимущество машинного зрения перед человеческим трудом — это способность компьютера к выявлению на изображениях миллионы оттенков и градаций цветов, недоступных человеческому глазу;
- Машинное зрение способно одновременно воспринимать огромное множество объектов, что не только уменьшает время выполнения задач, но и расширяет функционал возможностей.
Задачи машинного зрения
- соответствие качества продукции;
- обнаружение и поиск объектов, измерение размеров;
- управление инструментами (машиной, роботом и т.д.);
- тестирование и калибровка;
- управление производственными процессами в режиме реального времени;
- сбор, распознавание и идентификация информации, сравнение с заданным шаблоном;
- мониторинг оборудования;
- восстановление изображений;
- считывание штрихкодов;
- сортировку/подсчет объектов;
- Цветовой анализ.
- Получения изображений;
- Обработки изображений.
Компоненты системы машинного зрения
- вычислитель (тот или иной процессор, графический сопроцессор, DSP или ПЛИС);
- математические алгоритмы, которые на этом вычислителе работают.
- видеокамера;
- тепловизионная камера;
- лазерный 3D сканер;
- TOF камера;
- и многие другие.
- Оборудование ввода-вывода;
- Система освещения;
- Объективы для камеры.
Выбор компонентов машинного зрения
Выбор неправильного технического решения для получения изображения очень трудно компенсировать самыми сложными математическими алгоритмами. К сожалению, не последнюю роль в совершении ошибки играет наш собственный опыт: человеку не составляет труда без всех этих «премудростей» получить (увидеть) и обработать картинку. Это происходит как нам кажется мгновенно и требует куда меньших усилий, чем решение квадратного уравнения, с которыми компьютер справляется оперативнее нас. Из чего мы делаем простой, но неправильный вывод: получение и обработка изображений для компьютера – не очень сложная задача, ведь он такой «умный». Но это совсем не так. Несмотря на очевидный прогресс в вычислительных возможностях, цифровых камерах и алгоритмах современные системы машинного зрения не способны «легко» решать задачи, которые человеку кажутся пустяковыми.
Мы склонны недооценивать возможности нашего мозга и зрения. В этом кроется источник ряда неудач и разочарований от попыток использования систем машинного зрения в промышленных задачах. Производители оборудования часто не обращают внимание своих потребителей на то обстоятельство, что даже самая совершенная камера с последним программным обеспечением есть необходимая, но не достаточная составляющая успеха. Совершенный фотоаппарат еще никого в одночасье не сделал профессиональным фотографом. Несмотря на ряд «помощников» (автоэкспозиция, автофокус) нужны знания и немалый опыт для выбора времени и точки съемки, освещения, диафрагмы и точки фокуса для получения хорошего снимка. При этом, как правило, не ставится цели получить повторяемость картинки объекта с детализацией вне зависимости от его цвета, внешней засветки или поворота, избежать теней, неравномерности освещения, скрыть или подчеркнуть дефекты формы или поверхности – т.е. максимально облегчить последующую обработку, повысить надежность и достоверность работы алгоритмов. А ведь это лишь малая толика вопросов, без которых работа систем машинного зрения не будет эффективна.
Из вышесказанного следует неутешительный вывод: при всей кажущейся тривиальности задачи визуального контроля построение работающей системы машинного зрения требует вовлечение профессионалов на самых ранних стадиях, начиная с подбора оборудования и до его установки, обучения алгоритмов и последующего сопровождения. Не стоит доверяться продавцам, убеждающим: вот эта «чудо-камера» решит все ваши проблемы. Практический опыт и знания, полученные при создании систем технического зрения, работающих на производстве, важны как в никакой другой прикладной инженерной области в силу изначальной высокой степени неопределенности условий и объекта исследования. Соответствует этому (в прямом и переносном смыслах) ценность и инженеров, и компаний, обладающих таким опытом. Это ли не повод молодым специалистам задуматься об области приложения своих усилий?
Применение машинного зрения: примеры
Рассмотрим практический пример применения машинного зрения.
Даже, казалось бы, в простых вопросах визуального контроля баночек с соком на конвейере или ампул с лекарством может возникнуть ряд моментов, требующих системного подхода и определенного опыта. К примеру, вызывает неподдельное удивление тот факт, что контроль акцизной марки, наклеенной на круглой бутылке вертикально и горизонтально, требует разных технических решений. Для более развернутой иллюстрации давайте рассмотрим задачу чуть посложнее. Например, интеграция технического зрения в систему электрических испытаний пленочных конденсаторов в их массовом производстве. Предмет испытаний выбран из нашей практики, но может быть легко заменен на меньшие или большие объекты из любой производственной области, будь то пищевая промышленность или автомобилестроение. Итак, помимо собственно электрических (или каких-то других) испытаний необходимо решить следующие, типовые для технического зрения, задачи:
- Визуальный контроль поверхности, формы;
- Управление машинами и механизмами подачи, в данном проекте это промышленные роботы;
- Учет (идентификация, сортировка, маркировка и пр.).
В рассматриваемом примере конденсаторы представляют собой объекты прямоугольной формы с размерами граней от 3 до 20мм двух типов: выводной — и вариант для поверхностного монтажа, т.е. без ножек – выводов. Выводной, в свою очередь, разделяется на два типа корпуса: собственно, корпусной и окукленный. Корпусной имеет строго ортогональные формы параллелепипеда, окукленный – некоей округлой формы, похожей на прямоугольный леденец с овальными гранями. Все они отличаются размером корпуса, его цветом, а выводные – еще и диаметром, длиной выводов и расстоянием между ними. Кроме того, выводы могут быть расположены с разных сторон или с одной.
- Взять объект из «кучи»;
- Проверить его тип (по форме и маркировке);
- Оценить состояние корпуса на предмет видимых повреждений, царапин, сколов;
- Переместить в станцию электрических испытаний;
- Провести электрические испытания;
- Переместить из станции электрических испытаний в соответствующий лоток в зависимости от результата испытаний (Отбраковка и сортировка по номиналу).
Рисунок 2. Схема размещения оборудования установки комплексных испытаний пленочных конденсаторов
Установка должна работать со всеми типами конденсаторов без существенной переналадки, а лучше и вовсе без нее. Рассмотрим наиболее сложный вариант с окукленными конденсаторами (т.е. имеющими форму корпуса отличную от прямоугольной в двух сечениях).
Для захвата конденсатора из «кучи» используется картинка с камеры, расположенной над «светящимся» участком вибростола, осуществляющего подачу. Алгоритм выделяет на изображении «свободный» конденсатор и передает его координаты для захвата роботу, оснащенному пневматической присоской. В случае отсутствия свободного конденсатора на контроллер стола подачи посылается команда на «встряхивание», после чего анализируется новая картинка. Процедура повторяется, пока в поле зрения не появится изделие для захвата.
Рисунок 3. Вибростол anyfeed для автоматизированной подачи небольших изделий с использованием системы машинного зрения
Робот перемещает захваченный объект в первую зону контроля, где, помимо оценки формы корпуса, длины и расположения выводов, определяется его соответствие заданному программой типу.
Пневматический захват позволяет манипулировать объектами разной формы и размера, но при этом получается большой разброс фактического положения изделия в захвате. Кроме того, выводы конденсатора могут быть смещены в ту или иную стороны. Для определения ошибки позиционирования применяется система машинного зрения, оценивающая фактическое положение изделия в захвате в координатах робота. Для оценки смещений в третьем измерении используется триангуляционный принцип с дополнительной лазерной подсветкой. Таким образом, на следующей операции достигается требуемая точность размещения элемента в механическом захвате. В некоторых случаях принимается решение о невозможности манипуляций с данным образцом, и он отправляется в брак или в контейнер для «ручной» обработки.
Рисунок 4. Компактный, недорогой SCARA робот
Механический захват с пневматическим приводом осуществляет выравнивание выводов для последующего размещения прибора в разъеме станции электрического тестирования и передает изделие для последующих манипуляций второму роботу.
Рисунок 5. Исключение перспективных искажений при использовании телецентрической оптики (вверху) в сравнении с обычным объективом (внизу).
Одинаковые болты расположены на разном расстоянии от камеры. Деталь слева – цилиндр, вытянутый вдоль оси объектива.
Для повышения достоверности контроля корпуса округлой формы применяются телецентрические объективы, которые позволяют не только точнее оценить геометрические размеры, но и увеличить глубину резкости изображения, что делает возможной работу с объектами разных размеров.
Для получения тех или иных характеристик применяются различные типы светодиодной подсветки: фоновый, диффузионный прямой свет, лазерная триангуляция.
Система перемещений работает в тесном взаимодействии с испытательной станцией и с подсистемами машинного зрения. Процесс электрических испытаний является самым длительным этапом – поэтому для повышения производительности установки важно, чтобы сюда поступали только изделия, успешно прошедшие все остальные проверки. На всех этапах контроля предусмотрена отбраковка изделия.
В зависимости от результатов испытаний конденсаторы могут быть отсортированы по номиналу или другим рабочим характеристикам.
Выбор оборудования и средств разработки систем машинного зрения
- Устройство подачи, вибростол Anyfeed (Швейцария), управляется по последовательному каналу;
- Системы захвата изображения оснащаются цифровыми камерами ace (Basler AG, Германия) с различными объективами в зависимости от выбранного разрешения и объекта съемки. Интерфейс Ethernet со встроенными цепями питания (PoE) обеспечивает требуемую гибкость – подключение камер осуществляется по одному кабелю с использованием сетевого концентратора;
- На нескольких постах контроля применяются телецентрические объективы (OptoEngineering Srl, Италия), в остальных случаях — обычные объективы среднего ценового диапазона;
- Общая синхронизация и управление механизмами и роботами осуществляется с использованием набора дискретных датчиков и промышленного контроллера cRIO (National Instruments Corp., США);
- Станция электрических испытаний построена на базе промышленной измерительной платформы PXI и модульных приборов National Instruments Corp., США.
Отличительной особенностью данной установки стал тот факт, что прикладное программное обеспечение всех подсистем разрабатывается в одной графической среде программирования LabVIEW (National Instruments Corp., США). Помимо традиционных для LabVIEW задач:
- Программа электрических испытаний;
- Программирование контроллера cRIO;
- Интерфейс оператора;
за счет дополнительных библиотек реализуются:
- Захват и обработка изображений (библиотека NI Vision от National Instruments;
- Управление промышленными роботами (библиотека от DigiMetrix GmbH, Германия).
Рисунок 6. Пример программирования промышленного робота в LabVIEW.
Единое средство разработки систем машинного зрения позволяет не только сократить затраты на создание (работает одна команда разработчиков или несколько – они «говорят» на одном языке), но и в значительной степени повышает надежность работы прикладного программного обеспечения, поскольку не требует интеграции нескольких различных программ, разработанных на разных языках.
Разработка систем машинного зрения: выводы
Успешная разработка и внедрение машинного зрения в производственный процесс — достаточно сложная инженерная задача, при всей кажущейся ее простоте. Но это не должно стать препятствием для освоения современных технологий, т.к. актуальность машинного зрения стремительно растет.
Если вы решили самостоятельно построить систему технического зрения, то будьте готовы к тому, что успех придет не сразу. Как правило, это итеративный процесс, состоящий из многочисленных экспериментов с камерами, светом и алгоритмами обработки изображений. На рынке представлено большое количество средств разработки, которые позволяют «без программирования» решать типовые задачи, однако все они требуют времени на освоение. Кроме того, каждый объект исследования нуждается в собственном, индивидуальном подходе к поиску оптимального технического решения.
Самый простой способ сократить количество проблем на начальном этапе – описать свою задачу поставщику компонентов будущей системы. Профессиональные советы помогут вам избежать очевидных ошибок. Если вам предлагают «чудо-камеру», легко решающую любые задачи – попросите это продемонстрировать на вашем образце и убедитесь в том, что это действительно «легко и просто». Если вы не уверены в своих силах или если у вас есть более важные занятия – поручите решение вопроса людям, имеющим практический опыт работы с системами технического зрения и их интеграции в машины и производственные процессы.
Видеть насквозь: разбираемся, что такое машинное зрение и для чего оно нужно
Машинное зрение — важная составляющая современных технологий и эффективный способ автоматизации различных процессов, особенно на предприятиях с применением компьютерных технологий и робототехники.
Как работает машинное зрение? Устройства, находящиеся непосредственно на объекте, транслируют данные в виде фото или видеоизображения на компьютер, где полученная информация обрабатываются и принимается какое-либо решение по дальнейшим действиям или операциям. И все это за доли секунды — такая «инспекция» предприятия 24/7.
В чем разница между машинным и компьютерным зрением
Машинное зрение часто путают с компьютерным зрением, подменяя эти два понятия. Оба используют захват и анализ изображений для выполнения задач со скоростью и точностью, недоступными человеческому глазу, но воспринимать машинное и компьютерное зрение как синонимы не совсем корректно.
Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая занимается технологиями и инструментами, позволяющими компьютерам видеть то же, что и люди, и интерпретировать окружающий мир. Ярким примером применения компьютерного зрения являются электромобили Tesla: восемь камер обеспечивают 360-градусный обзор вокруг автомобиля на расстоянии до 250 метров.
Информация с них поступает в компьютер, который распознает на видео другие машины, «твердые» и «мягкие» объекты, дорожную разметку и т.д., используя данную информацию для прокладывания маршрутов и совершения маневров. Компьютерное зрение может анализировать не только изображения, но и графики, таблицы и прочие данные.
Что такое машинное зрение?
Машинное зрение — это технология, которую машины используют для автоматического распознавания изображений и их точного и эффективного описания. Сегодня компьютерные системы имеют доступ к большому объему изображений и источников данных, полученных со смартфонов, дорожных камер, систем безопасности и других устройств или созданных ими. Приложения машинного зрения используют искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML) для точной обработки этих данных для идентификации объектов и распознавания лиц, а также для классификации, рекомендаций, мониторинга и обнаружения.
Почему машинное зрение важно?
Хотя технология визуальной обработки информации существует уже некоторое время, большая часть процесса требовала вмешательства человека, занимала много времени и была сопряжена с ошибками. Например, внедрение системы распознавания лиц в прошлом требовало от разработчиков вручную помечать тысячи изображений точек с ключевыми данными, такими как ширина переносицы и расстояние между глазами. Автоматизация этих задач требует значительных вычислительных мощностей, поскольку данные изображений являются неструктурированными и сложными для упорядочения компьютерами. Таким образом, визуальные приложения были дорогими и недоступными для большинства организаций.
Сегодня прогресс в этой области в сочетании со значительным увеличением вычислительной мощности позволил улучшить как масштаб, так и точность обработки данных изображений. Системы машинного зрения, работающие на базе ресурсов облачных вычислений, теперь доступны каждому. Любая организация может использовать эту технологию для проверки личности, модерации контента, анализа потокового видео, обнаружения ошибок и многого другого.
Каковы варианты использования машинного зрения?
Многочисленные приложения машинного зрения используются в сфере развлечений, бизнеса, здравоохранения, транспорта и в повседневной жизни. Ниже мы рассмотрим некоторые примеры из практики:
Охрана и безопасность
Правительства и предприятия используют машинное зрение для повышения безопасности активов, площадок и объектов. Например, камеры и датчики следят за общественными пространствами, промышленными объектами и местами повышенной безопасности. Они отправляют автоматические предупреждения, если происходит что-то необычное, например, несанкционированное проникновение в запретную зону.
Точно так же машинное зрение может повысить личную безопасность как дома, так и на рабочем месте. Например, технология распознавания позволяет отслеживать множество проблем, связанных с безопасностью. К ним относятся домашние камеры, работающие в режиме реального времени и обнаруживающие домашних животных, или камеры, работающие в режиме реального времени и обнаруживающие посетителей или доставленные посылки. На рабочем месте такой мониторинг включает ношение работниками соответствующих средств индивидуальной защиты, предоставление информации системам оповещения или составление отчетов.
Эффективность работы
Машинное зрение позволяет анализировать изображения и извлекать метаданные для бизнес-аналитики, создавая возможности для получения дополнительной прибыли и повышения операционной эффективности. Например, оно может:
- Осуществлять автоматическую идентификацию дефектов качества до того, как продукция покинет завод
- Выявлять проблемы с техническим обслуживанием и безопасностью оборудования
- Анализировать изображения в социальных сетях, чтобы выявить тенденции и закономерности в поведении клиентов
- Проверять личность сотрудников с помощью автоматического распознавания лиц
Здравоохранение
Здравоохранение — одна из ведущих отраслей, использующих технологии машинного зрения. В частности, анализ медицинских снимков создает визуализацию органов и тканей, помогая медицинским работникам быстро и точно ставить диагнозы, что приводит к улучшению результатов лечения и увеличению продолжительности жизни. Пример
- Обнаружение опухолей путем анализа родинок и повреждений кожи
- Автоматический рентгеновский анализ
- Обнаружение симптомов с помощью МРТ
Автономные транспортные средства
Технология автономных транспортных средств использует машинное зрение для распознавания изображений в реальном времени и построения 3D-карт с помощью многочисленных камер, установленных на автономном транспорте. Оно может анализировать изображения и идентифицировать других участников дорожного движения, дорожные знаки, пешеходов или препятствия.
В полуавтономных транспортных средствах машинное зрение использует машинное обучение (ML) для мониторинга поведения водителя. Например, оно ищет признаки рассеянности, усталости и сонливости в зависимости от положения головы водителя, движения глаз и движения верхней части тела. Если технология улавливает определенные предупреждающие знаки, она сигнализирует водителю и таким образом снижает вероятность дорожно-транспортного происшествия.
Сельское хозяйство
Приложения машинного зрения, обеспечивающие повышение производительности и снижение затрат благодаря интеллектуальной автоматизации, улучшают общее функционирование сельскохозяйственного сектора. Спутниковые снимки, а также кадры с БПЛА помогают анализировать обширные участки земли и совершенствовать методы ведения сельского хозяйства. Приложения машинного зрения автоматизируют такие задачи, как мониторинг полевых условий, выявление заболеваний сельскохозяйственных культур, проверку влажности почвы и прогнозирование погоды и урожайности. Мониторинг животных с помощью машинного зрения — еще одна ключевая стратегия умного сельского хозяйства.
Как работает машинное зрение?
Системы машинного зрения используют технологию искусственного интеллекта (ИИ) для имитации возможностей человеческого мозга, отвечающих за распознавание и классификацию объектов. Специалисты по информатике обучают компьютеры распознавать визуальные данные, вводя огромное количество информации. Алгоритмы машинного обучения (ML) выявляют общие закономерности на этих изображениях или видео и применяют полученные знания для точной идентификации неизвестных изображений. Например, если компьютеры обработают миллионы изображений автомобилей, они начнут создавать идентичные шаблоны, которые позволят точно определить автомобиль на изображении. Машинное зрение использует такие технологии, как приведенные ниже.
Глубокое обучение
Глубокое обучение — это тип машинного обучения, в котором используются нейронные сети. Нейронные сети глубокого обучения состоят из множества слоев программных модулей, называемых искусственными нейронами, которые работают вместе внутри компьютера. Они используют математические расчеты для автоматической обработки различных аспектов данных изображения и постепенно вырабатывают комбинированное понимание изображения.
Сверточные нейронные сети
Сверточные нейронные сети (CNN) используют систему меток для категоризации визуальных данных и понимания всего изображения. Они анализируют изображения в пикселях и присваивают каждому пикселю метку. Это значение вводится, чтобы выполнить математическую операцию, называемую сверткой, и сделать прогнозы относительно изображения. Подобно человеку, пытающемуся распознать объект на расстоянии, CNN сначала определяет контуры и простые формы, а затем заполняет их дополнительными деталями, такими как цвет, внутренние формы и текстура. Наконец, он повторяет процесс прогнозирования в течение нескольких итераций для повышения точности.
Рекуррентные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети (RNN) похожи на CNN, но могут обрабатывать серию изображений для поиска связей между ними. В то время как CNN используются для анализа отдельных изображений, RNN могут анализировать видео и понимать взаимосвязи между изображениями.
В чем разница между машинным зрением и обработкой изображений?
Обработка изображений использует алгоритмы для изменения изображений, включая повышение резкости, сглаживание, фильтрацию или повышение качества. Компьютерное зрение отличается тем, что оно не изменяет изображение, а наоборот, осмысливает то, что видит, и выполняет задачу, например, маркировку. В некоторых случаях можно использовать обработку изображений для изменения изображения, чтобы система машинного зрения могла лучше его распознать. В других случаях вы используете машинное зрение для идентификации изображений или частей изображения, а затем используете обработку изображений для дальнейшего изменения изображения.
Какие общие задачи может выполнять машинное зрение?
Давайте рассмотрим ниже несколько примеров задач машинного зрения, которые могут реализовать организации.
Классификация изображений
Классификация изображений позволяет компьютерам увидеть изображение и точно определить, к какому классу оно относится. Машинное зрение понимает типы изображений и соответственно маркирует их, например деревья, самолеты или здания. Например, камера может распознавать лица на фотографии и фокусироваться на них.
Обнаружение объектов
Обнаружение объектов — это задача машинного зрения для обнаружения и локализации изображений. Программа использует классификацию для идентификации, сортировки и организации изображений. Обнаружение объектов используется в промышленных и производственных процессах для управления автономными приложениями и мониторинга производственных линий. Производители камер для подключенных домов и поставщики услуг также используют функцию обнаружения объектов для обработки видео потоков с камер в реальном времени, чтобы обнаруживать людей и объекты в режиме реального времени и предоставлять предупреждения конечным пользователям.
Отслеживание объектов
Отслеживание объектов использует модели глубокого обучения для идентификации и отслеживания предметов, входящих в различные категории. Эта технология имеет несколько реальных применений в различных отраслях. Первым элементом процесса отслеживания объектов является обнаружение объекта; вокруг объекта создается ограничивающая рамка, ему присваивается идентификатор объекта, и его можно отслеживать по кадрам. Например, отслеживание объектов можно использовать для мониторинга дорожного движения в городской среде, наблюдения за людьми и медицинской визуализации.
Сегментирование
Сегментирование — это алгоритм машинного зрения, который идентифицирует объект путем разделения его изображений на разные области на основе видимых пикселей. Сегментирование также упрощает изображение, например, размещает форму или контур предмета, чтобы определить, что это такое. При этом сегментирование также распознает наличие нескольких объектов на изображении или в кадре.
Например, если на изображении есть кошка и собака, можно использовать сегментирование для распознавания этих двух животных. В отличие от обнаружения объекта, которое строит рамку вокруг объекта, при сегментировании отслеживаются пиксели для определения формы объекта, что облегчает его анализ и маркировку.
Извлечение данных изображений на основе контента
Извлечение данных изображений на основе контента — это применение методов машинного зрения, позволяющих искать конкретные цифровые изображения в больших базах данных. Он анализирует метаданные, такие как теги, описания, метки и ключевые слова. Семантический поиск использует такие команды, как «найти фотографии зданий», для получения соответствующего контента.
Как AWS помогает в решении задач машинного зрения?
AWS предоставляет самый широкий и полный набор услуг искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML), подключенных к обширному набору источников данных, для клиентов любого уровня квалификации.
Для клиентов, использующих фреймворки и управляющих собственной инфраструктурой, мы оптимизируем версии самых популярных фреймворков глубокого обучения, включая PyTorch, MXNet и TensorFlow. AWS предоставляет широкий и углубленный портфель вычислительных, сетевых услуг и услуг ML инфраструктуры хранения данных с возможностью выбора процессоров и ускорителей для удовлетворения уникальных потребностей в производительности и бюджете.
Для клиентов, которые хотят создать стандартное решение в области машинного зрения для своего бизнеса, Amazon SageMaker упрощает подготовку данных, построение, обучение и развертывание ML-моделей для любого случая использования с помощью полностью управляемой инфраструктуры, инструментов и рабочих процессов, включая предложения без кода для бизнес-аналитиков.
Для клиентов, которым не хватает навыков машинного обучения, которым требуется ускорить вывод на рынок или которые хотят добавить интеллект в существующий процесс или приложение, AWS предлагает ряд сервисов машинного зрения на основе ML. Эти сервисы позволяют легко добавлять интеллектуальные данные в приложения искусственного интеллекта с помощью предварительно обученных API. Amazon Rekognition автоматизирует анализ изображений и видео с помощью машинного обучения и анализирует миллионы изображений, прямых трансляций и сохраненных видео за считанные секунды. Amazon Deep Lens — первая в мире видеокамера с поддержкой глубокого обучения, позволяющая разработчикам изучать основы глубокого обучения с помощью проектов машинного зрения, учебных пособий и практических исследований в реальном мире на физическом устройстве.
Начните работать с системами машинного зрения, создав бесплатный аккаунт AWS уже сегодня.