Wir sind uns alle einig, dass Computer seit ihrer Erfindung zwischen 1936 und 1938 einen langen Weg zurückgelegt haben. Seitdem hat sich der Computer weiterentwickelt und die heutige Lebensweise für jeden Menschen auf diesem Planeten revolutioniert.

Die Entwicklung des maschinellen Sehens kann definiert werden als die Vereinfachung des wissenschaftlichen Prozesses der Interpretation digitaler Bilder und Videos durch den Einsatz künstlicher Intelligenz, um aus dem, was die Computer sehen, eine Schlussfolgerung abzuleiten. So einfach wie das optische System des Menschen.

Der Geltungsbereich

Dieser wissenschaftliche Fortschritt wird zur Verbesserung und Entwicklung von Computer-Vision-Software führen, die den Video- und Bildanalyseprozess anpassen wird. Darüber hinaus profitieren Industrien und Unternehmen in einer Reihe von Bereichen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Fertigung, Gesundheitswesen und Unterhaltungselektronik.

Die kontinuierliche F&E in Computer Vision Entwicklung hat zu einer Verbesserung der Prozesse geführt, die mit dem Erfassen, Analysieren und Verstehen der Informationen verbunden sind, die entweder aus einem einzelnen oder einer Folge digitaler Bilder extrahiert werden.

Es gibt eine Reihe von Prozessen, die in die Optimierung bestehender Methoden und sogar in die Erstellung von Algorithmen einfließen. Das Hauptziel besteht darin, ein System zu konstruieren, das sowohl hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten als auch eine geringe Anzahl von Leistungsfehlern besitzt. Die Umsetzung von Computer-Vision-Entwicklungsprojekten hat in hohem Maße Techniken der künstlichen Intelligenz involviert.

Die Schwerpunkte der Entwicklung von Computer Vision liegen in der Objekterkennung und der visuellen Analyse.

Objekterkennung

Die Hauptaufgabe des Computer-Vision-Systems besteht darin, zu erkennen, ob ein Bild ein bestimmtes Objekt enthält. Der Extraktionsprozess beinhaltet die Erkennung von Objekten innerhalb eines interessierenden Bereichs, dann das weitere Lokalisieren und Klassifizieren von Bildern, um den Ort zu bestimmen, an dem jedes Objekt innerhalb des Bildes erscheint. Anschließend werden Deep-Learning- und Computer-Vision-Techniken angewendet, um die Algorithmen zur Objekterkennung zu entwickeln. Diese Algorithmen werden bei der Datenerfassung, Objektsegmentierung, Gesichtsanalyse, Bildmarkierung und mehr verwendet.

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Visuelle Analyse

Die visuellen Analysealgorithmen werden häufig in Systemen zur automatisierten visuellen Überwachung verwendet. Diese Algorithmen lösen Aufgaben wie; Verständnis der Szene, Verfolgung von Objekten, Bewegungserkennung.

Um ein im Hintergrund liegendes Objekt zu erkennen, wird ein Hintergrundsubtraktionsalgorithmus verwendet. Die Verfolgung von Objekten beruht darauf, dass der Algorithmus ein Objekt in einem bestimmten Frame erkennt und es mit einem anderen Objekt im nächsten Frame in Beziehung setzt. Schließlich ist das Ziel des Szenenanalysealgorithmus, Aktivitäten in einer Szene zu identifizieren und zu erkennen. Regelbasierte Ansätze werden angewendet, um abnormales Verhalten in einem Videobild zu identifizieren, und wenn es erkannt wird, wird eine bestimmte Aktion wie das Alarmieren des Krankenwagens ausgelöst.

Das wegnehmen

Die Computer-Vision-Entwicklungsalgorithmen werden derzeit verwendet in:

• In der Altenpflege
• Krebserkennung; Melanom der Haut
• Videoüberwachung zur Verfolgung von Fußballspielern auf dem Spielfeld

Aus der Implementierung von Computer-Vision-Entwicklungssoftware lassen sich viele praktische Vorteile ableiten. Diese Vorteile sind einfachere und schnellere Prozesse, Kostensenkung, höhere Genauigkeit datenbasierter Operationen und letztendlich qualitativ hochwertige Ergebnisse.

Dies ist ein Gastbeitrag.