Компьютерное зрение, тренды и возможное применение


Поделитесь этой новостью в социальных сетях:

Эксперты компьютерного зрения занимаются теоретическими исследованиями и разработкой AI систем, получающих информацию благодаря фотографиям или мультимедийным данным. Много работы уходит на создание системы, которая сможет выполнять механические действия. Как например передвинуть робота через какие либо препятствия.

Такой тип процесса обычно требует данные поставляемые системой компьютерного зрения, которая работает как визуальный сенсор и поставляет большое количество данных. Artificial Intelligence используется в распознавании патернов и самообучении. Он позволяет системам быстрее находить и сопоставлять одинаковые ситуации для лучших решений.

Тренды и рынок Компьютерного зрения

Исходя из нового анализа от MarketsAndMarkets — рынок Компьютерного зрения будет составлять $11.95 млрд. к 2018 году и $17,4 млрд. к 2023. Рост рынка будет спровоцирован увеличением спроса на технологии технического зрения в автономных и полуавтономных средствах передвижения и дронах. Вторым толчком рынка будет быстрое развитие в технологиях компьютерного зрения, таких как улучшенные камеры, технологии Deep Learning и датчиков изображения, которые будут активно использоваться в различных индустриях.


Алгоритмы Deep Learning позволяют компьютеру замечать и распознавать объекты на изображения и понимать связь между ними. Глубинное изучение в синергии с камерой дают огромные перспективы компаниям, желающим инвестировать в эту сферу.


3D считывание. Сложные световые сенсоры в паре со стерео зрением означают, что компьютер может не только видеть мир но и понимать его структуру. В будущих мобильных устройствах 3D считывание увеличит возможности камер в распознавании объектов, улучшении точности и размещении предметов.


Simultaneous location and mapping. Созданные алгоритмы заставляют девайс сконструировать трехмерную карту вокруг и установить локацию устройства. Из-за этого роботы, автомобили самостоятельного вождения и другие машины понимают где они находятся и прокладывают маршрут.


Индустриальный интернет вещей. Всем известно, что Искусственный интеллект и Интернет вещей являются сферами на которые положено будущее. Интернет вещей соединяет производственные технологии с информационными для увеличения продуктивности на фабриках. Продуктивность повышается из-за данных собранных Машинным зрением.


Компьютерное зрение в бизнесе и маркетинге.


1. Smart онлайн продажи.

Продажи в электронной коммерции всегда оснащены фильтрами. Каждый продукт имеет определенное количество фильтров, которые позволяют клиенту искать определенные, заинтересовавшие его, атрибуты и рекомендовать предметы с такими же фильтрами. Онлайн магазины также могут переписывать эти алгоритмы для продвижения новых продуктов.

Технологии компьютерного зрения основанные на AI позволяют распознавать схожести и различия предметов. Это значит, что вместо использования стандартной системы фильтров, покупатели могут выбрать продукт и посмотреть на продукты визуально похожие на него.


2. Обнаружение продуктов и контента

Pinterest только недавно ввел инструмент под названием Lens, который функционирует как Shazam но для визуальных предметов. Для клиентов невероятно просто направить камеру своего смартфона на объект и произвести поиск, чтобы показать этот или похожий продукт.

Производитель понравившегося стула или картины будет находится лишь в одном щелчке камеры от клиента. При использовании Обнаружения продуктов вместе с системой смарт продаж эффективность рекламы и маркетинга увеличится в разы.


3. Посещение магазинов.

О Amazon Go впервые услышали в Декабре 2016 года. Клиенты попадают в магазин через турникет, который считывает штрих-код с их приложения Amazon Go.

Технологии компьютерного зрения следят за покупателями внутри магазина и сенсоры на полках определяют купленный продукт. Как только список покупок закончился, клиент может смело покинуть магазин не беспокоясь о кассах, очередях и оплате. Этот магазин стремительно прокладывает путь Компьютерного зрения в сферу розничной торговли.


4. Аналитика эмоций.

Компания MediaCom заявила, что будет использовать технологию распознавания лиц и аналитические технологии как части тестирования контента и медиа планирования. Компания использует фокус группы, анализ которых происходит не через заданные вопросы, а через их физическую реакцию на рекламу или контент. CEO компании Realeyes заявил, что анализ эмоций является дешевле и быстрее традиционных онлайн опросов или фокус групп.


5. Прямая обработка почты.

В почтовой индустрии используется технология Оптического распознавания символов. Королевская Почта в Великобритании потратила более чем £150 млн. на автоматизированное предприятие возле Heathrow. Оно сканирует перед и зад конвертов и переводит адреса в читаемый машиной код.

В наше время такое предприятие будет стоить в несколько раз дешевле, будет занимать меньше места и увеличит скорость процессов.

Вскоре Компьютерное зрение будет приносить пользу всему миру. Следя за скоростью развития этой науки, можно осознать, что каждая кампания будет использовать её для улучшения своей производительности. Компьютерное зрение это будущее и огромный шаг к созданию невидимых технологий, которые моментально адаптируются под нужды клиентов и предсказывают их будущие нужды.