コンピューター ビジョン (CV) の探求: 意味、原理、応用、研究

コンピューター ビジョン (CV) は、コンピューターが人間の視覚システムを模倣してデジタル画像やビデオのコンテンツをよりよく理解して解釈できるようにすることを目的とした人工知能 (AI) の分野です。このプロセスには主に画像の取得、スクリーニング、分析、認識、情報抽出が含まれます。 AIはコンピュータに考える能力を与え、CVはコンピュータに観察して理解する能力を与えると言えます。

コンピュータ ビジョンの価値

コンピュータ ビジョン システムは、多数の製品やプロセスをリアルタイムで分析できるようにトレーニングおよび最適化されています。問題を特定します。そのスピード、客観性、継続性、正確性、拡張性は人間の能力を超えています。製品を検査し、インフラストラクチャや生産プロセスを観察し、リアルタイム分析を実行できます。このテクノロジーを適用すると、問題の発見がより効率的かつ正確になります。

最新のコンピューター ビジョン ディープ ラーニング モデルは、現実世界の画像認識タスクにおいて超人的な精度とパフォーマンスを実証しました。これらのモデルは、顔認識、物体検出、画像分類において大きな進歩を遂げました。テクノロジーの進歩に伴い、コンピュータービジョンはさまざまな業界で広く使用されています。これは、セキュリティと医療画像処理、製造、自動車、農業、建設、スマートシティ、交通などの分野で重要な役割を果たしています。さらに、テクノロジーの継続的な発展に伴い、コンピュータービジョンはより柔軟かつ拡張可能になり、より実用的なアプリケーションケースの可能性ももたらしています。

関連メディアの推計によると、コンピューター ビジョン市場は 2028 年までに 1,440 億米ドルに達すると予想されています。

#コンピュータ ビジョンの作業手順と原則

まず、コンピュータ ビジョンの基本的な作業手順を理解しましょう:

ステップ 1、画像取得、カメラまたは画像センサーがデジタル画像を入力します。

ステップ 2、前処理では、後続のコンピューター ビジョン タスクのパフォーマンスを最適化するために、元の画像入力を前処理する必要があります。前処理には、ノイズ低減、コントラスト強調、再スケーリング、または画像のトリミングが含まれます。

ステップ 3、アルゴリズム処理、コンピューター ビジョン アルゴリズムは、各画像またはビデオ フレームに対してオブジェクトの検出、画像のセグメンテーション、および分類を実行します。

ステップ 4、ルール処理では、出力情報をユースケース条件ルールに従って処理する必要があります。この部分は、コンピューター ビジョン タスクから得られた情報に基づいて自動化を実行します。

コンピューター ビジョンの動作原理を見てみましょう:

最新のコンピューター ビジョン システムは、画像処理、機械学習、深層学習テクノロジーを組み合わせています。 、パターン認識と深層学習に依存して、視覚データを自己トレーニングして理解します。従来のコンピュータ ビジョンでは機械学習が使用されていましたが、現在ではディープ ラーニング手法がこの分野でより優れたソリューションに進化しています。

現代のコンピューター ビジョン アプリケーションにおける多くの高性能メソッドは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づいています。この層状ニューラル ネットワークにより、コンピューターは画像データを状況に応じて理解できるようになります。十分なデータがあれば、コンピューターは画像を区別する方法を学習します。画像データがモデルを通過すると、コンピューターは CNN を適用してデータを表示します。 CNN は、画像をピクセルに分解することでディープ ラーニング モデルが画像を理解するのに役立ちます。ピクセルには、特定の特徴 (いわゆる画像アノテーション) をトレーニングするためのラベルが与えられます。モデルはラベルを使用して畳み込みを実行し、表示される内容について予測を行い、予測が期待どおりになるまで予測の精度を繰り返しチェックします。深層学習はニューラル ネットワークに依存し、例を使用して問題を解決します。ラベル付きデータを使用して独自に学習し、例内の一般的なユースケースを特定します。

コンピュータ ビジョンの応用分野

製造業: 産業用コンピュータ ビジョンは、製造業で自動製品検査、物体の計数、および自動化に使用されます。プロセスの自動化、PPE テストとマスク テストを通じて従業員の安全性を向上させます。

ヘルスケア: ヘルスケアにおけるコンピューター ビジョンのアプリケーションの中で、顕著な例は、転倒リスク スコアを作成し、アラートをトリガーする自動転倒検出です。

セキュリティ: ビデオ監視とセキュリティでは、インテリジェントな境界監視を実現するために人員検出が実行されます。

農業: 農業におけるコンピューティング ビジョンのユースケースは、動物を自動的に監視し、動物の病気や異常を早期に検出することです。

スマート シティ: スマート シティでは、群衆分析、交通分析、車両数のカウント、インフラストラクチャの検査にコンピューター ビジョンが使用されます。

小売: 小売店の監視カメラからのビデオを使用して、人数カウントや交通分析のために顧客の移動パターンを追跡できます。

保険: 保険のコンピューター ビジョンは、自動化されたリスク管理と評価、保険金請求管理、将来を見据えた分析に AI ビジョンを活用します。

物流: 人的エラーの削減、予知保全、サプライ チェーン全体の業務の迅速化を通じてコストを削減する自動化。

製薬: 製薬業界のコンピューター ビジョンは、包装検査、カプセルの識別、機器洗浄の目視検査に使用されます。

コンピュータ ビジョンの研究方向

オブジェクト認識: 画像データに 1 つ以上の指定または学習されたオブジェクトまたはオブジェクト クラスが含まれているかどうかを判断します。

顔認識: データベースと照合して顔を認識します。

オブジェクト検出: 特定の条件について画像データを分析し、指定されたクラスのセマンティック オブジェクトを特定します。

姿勢推定: 特定のオブジェクトの相対的な方向と位置を推定します。

光学式文字認識: 画像内の文字を認識します。多くの場合、テキスト エンコーディングと組み合わせられます。

シーンの理解: 分析のために画像を意味のあるセグメントに解析します。

モーション分析: 画像シーケンスまたはビデオ内の注目点またはオブジェクトの動きを追跡します。

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