Зачем нужно компьютерное зрение и какие задачи оно решает в разных сферах

Наука и техникаHi-Tech

Компьютерное зрение: когда роботы перестали тыкать пальцем в небо?

Степан Бурмистров

Представьте, что компьютер способен «смотреть» на мир почти как человек. Еще недавно это звучало как фантастика, а сегодня стало реальностью. Мы сталкиваемся с этим ежедневно: смартфон узнает лицо владельца, поиск в Интернете может по фотографии определить породу щенка, а современные автомобили с камерами видят пешеходов и дорожные знаки. Все это – проявления технологий компьютерного зрения. Компьютерное зрение (CV, от англ. computer vision) – это область искусственного интеллекта, позволяющая машинам анализировать изображения и видео и «понимать» их содержание. Давайте разберемся, зачем нужно компьютерное зрение, какие задачи оно решает в разных сферах и как оно работает под капотом.

Зачем нужно компьютерное зрение?

Наш мир наполнен визуальной информацией. Камеры установлены повсюду – от смартфонов и ноутбуков до уличных видеосистем и спутников. Объем визуальных данных растет лавинообразно, и обрабатывать их вручную становится невозможно.

Компьютерное зрение необходимо, чтобы автоматизировать и ускорить работу с визуальной информацией там, где человеку не хватает времени, возможностей или точности.

Алгоритмы CV способны моментально выделять важные детали на изображениях, замечать тонкие особенности и анализировать миллионы снимков куда быстрее, чем это сделал бы человек. В результате компьютеры со «зрением» помогают людям принимать решения более эффективно – от постановки диагноза по рентгеновскому снимку до управления беспилотным автомобилем.

Компьютерное зрение как научная дисциплина берет свое начало примерно с 1960-х годов. Тогда ученые только начинали экспериментировать с алгоритмами, которые могли бы автоматически интерпретировать изображения. Первыми успехами в этой области были примитивные программы, которые распознавали простые формы, контуры объектов и базовые паттерны. Настоящий прорыв случился после 2010-х годов с распространением глубокого обучения (deep learning) и появления архитектур сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Networks, CNN). Задачи, которые до этого казались почти нерешаемыми (например, точное распознавание десятков и сотен различных объектов на фотографиях), начали решаться с высокой точностью.

Области применения компьютерного зрения

Компьютерное зрение уже работает во многих сферах нашей жизни. Рассмотрим несколько ярких примеров, как компьютерное зрение помогает людям – от здравоохранения до сельского хозяйства.

Медицина и здравоохранение

Одной из самых полезных областей применения CV стала медицина. Алгоритмы компьютерного зрения помогают врачам анализировать медицинские изображения: рентгеновские снимки, КТ, МРТ, ультразвуковые сканы. Например, система может распознать опухоль на рентгене легких. Современные модели на основе нейросетей уже достигают точности выявления рака, сопоставимой с уровнем опытного рентгенолога и даже выше. При этом лучше всего врач и алгоритм работают в паре: исследование показало, что радиологи точнее обнаруживают опухоли с помощью ИИ, чем без него, и на это не тратится дополнительное время. Компьютерное зрение способно уловить в снимках такие слабовыраженные признаки заболеваний, которые человеческий глаз может просто не заметить.

Транспорт и автомобили

Автомобили без водителя невозможно представить без компьютерного зрения. Бортовые камеры беспилотника являются «глазами», которые непрестанно следят за дорогой. Алгоритмы в реальном времени распознают разметку, различают цвета сигналов светофора, читают дорожные знаки и, конечно, обнаруживают препятствия – других машин, велосипедистов, пешеходов.

Благодаря этому автомобиль может принимать решения о торможении или повороте не хуже (а в некоторых ситуациях и лучше) человека. Но и обычные водители уже пользуются плодами CV: система экстренного торможения сама заметит внезапно выбежавшего пешехода, а камера с распознаванием дорожных знаков подскажет, что сейчас ограничение скорости 50 км/ч.

Компьютерное зрение применяется не только внутри машин, но и в инфраструктуре. Умные дорожные камеры анализируют потоки транспорта на перекрестках и магистралях. Специальные алгоритмы считают количество автомобилей, определяют их скорость, фиксируют нарушителей. На основе этих данных городские службы могут в динамическом режиме регулировать светофоры, чтобы уменьшить пробки и повысить безопасность на дорогах.

Автоматические системы оплаты проезда (например, на платных трассах) с помощью CV сканируют номерные знаки машин и взимают плату без остановки транспорта – все происходит мгновенно, «на лету». Таким образом, транспортная отрасль становится более интеллектуальной благодаря зрению машин.

Сельское хозяйство

Даже в такой традиционной сфере, как сельское хозяйство, компьютерное зрение произвело маленькую революцию. Умные фермы используют камеры и дроны для наблюдения за посевами и скотом. С высоты птичьего полета дрон, оснащенный CV-системой, сканирует поля и оценивает состояние растений. Алгоритмы по цвету и структуре посевов могут выявить участки, где растения испытывают стресс, например, из-за нехватки влаги, вредителей или болезней. Фермер получает точную «карту» проблемных зон и может точечно полить или обработать нужные сегменты поля, вместо того чтобы действовать вслепую. Это экономит воду, удобрения и пестициды, повышает урожай и бережет почву.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Для чего может пригодиться пушка Гаусса? Для чего может пригодиться пушка Гаусса?

Поиск параметров конверсии энергии магнитного поля в кинетическую энергию

Наука и техника
Самоубийство семьи бургомистра Самоубийство семьи бургомистра

«Кризис закончен. Орудия затихли. Кто знал, как нам стоит поступить?»

Дилетант
Сошедший с орбиты Сошедший с орбиты

Как австралийцы изобрели «орбитальный» двигатель внутреннего сгорания

Наука и жизнь
Развод и утрата: как справиться с последствиями Развод и утрата: как справиться с последствиями

Как утрата влияет на наше психологическое состояние?

VOICE
В нескольких минутах от третьей мировой В нескольких минутах от третьей мировой

Сбои в работе СПРН случались, но всегда вовремя вмешивался человеческий фактор

Дилетант
Любовь, сбивающая с ног: 10 культовых фильмов про свадьбы Любовь, сбивающая с ног: 10 культовых фильмов про свадьбы

Фильмы о свадьбе, которые заставят вас смеяться и плакать

Правила жизни
Жизнь за стеной Жизнь за стеной

Фильм про страну, в которой тотальный контроль стал религией

Дилетант
Филипп Киркоров: «Публика принимает меня любым, но далеко не всё прощает» Филипп Киркоров: «Публика принимает меня любым, но далеко не всё прощает»

Какой путь прошел Филипп Киркоров и сколько еще впереди

ЖАРА Magazine
Будет не жирно? Будет не жирно?

Какой вклад в борьбу с ожирением могут внести производители продуктов питания

Агроинвестор
Седан XPeng P7 сжег мосты консервативного дизайна: самый смелый рестайлинг в истории китайского автопрома Седан XPeng P7 сжег мосты консервативного дизайна: самый смелый рестайлинг в истории китайского автопрома

Готов ли рынок к седану, который выглядит как артефакт из будущего?

ТехИнсайдер
Ольга Пивень: «ИИ все глубже интегрируется в бизнес-процессы» Ольга Пивень: «ИИ все глубже интегрируется в бизнес-процессы»

Ольга Пивень о достижениях конференции «Цифровая индустрия промышленной России»

Ведомости
Горят ли окна в министерстве обороны? Горят ли окна в министерстве обороны?

Чем так напугали Кремль «американские военные планы»?

Дилетант
Бизнес на энтузиазме Бизнес на энтузиазме

Перспективы мясного скотоводства в России неоднозначные

Агроинвестор
Михаил Бахтин Михаил Бахтин

Зачем Бахтин понадобился Андропову и почему он так известен в Европе и Штатах?

Дилетант
Уголь в цене Уголь в цене

Что происходит с ценами на уголь и что на них влияет

Ведомости
Три бизнес-ошибки основателя сервиса доставки «Ниндзя Гудс» Три бизнес-ошибки основателя сервиса доставки «Ниндзя Гудс»

Основатель «Ниндзя Гудс» — про ошибки, которые могли погубить его стартап

Inc.
6 бытовых привычек, из-за которых в доме плохо пахнет 6 бытовых привычек, из-за которых в доме плохо пахнет

Некоторые из этих вещей вы совершаете ежедневно, а они влияют на запах в доме

ТехИнсайдер
«Меняются материалы, а круг образов всегда один» «Меняются материалы, а круг образов всегда один»

Художник Борис Кочейшвили — о том, что рай — это состояние

Weekend
Советский Дэн Сяопин? Советский Дэн Сяопин?

Именно Андропов смог нарисовать траекторию экономических реформ. Так ли это?

Дилетант
Хакеры пошли на завод Хакеры пошли на завод

Хакеры продолжают атаки на промышленные предприятия, их цель — шпионаж

Ведомости
Анекдотные коменданты Анекдотные коменданты

Генералы Башуцкий и Мартынов прославились как коллективный персонаж анекдотов

Дилетант
Петрикирхе: почему молчат колокола Петрикирхе: почему молчат колокола

Петрикирхе напоминает айсберг, немалая часть которого скрыта в катакомбах

Дилетант
Жизнь Васи Ложкина Жизнь Васи Ложкина

Художник Вася Ложкин: котики, музыка, театральная сцена

Отдых в России
Письмо гонителю генетики Письмо гонителю генетики

Это письмо можно считать одним из живых документов «оттепели»

Дилетант
«Послы Ермака у Красного крыльца перед царём Иоанном Грозным» «Послы Ермака у Красного крыльца перед царём Иоанном Грозным»

Настоящее покорение земель Сибири началось в 1580-х годах

Дилетант
Маленькая Трота Маленькая Трота

Существовала ли героическая дама Тротула на самом деле?

Дилетант
Экологическая модернизация Экологическая модернизация

Как разные страны переосмысливают управление органическими отходами

Агроинвестор
Денис Попов: «Наша миссия – создавать инновационное программное обеспечение для авиации» Денис Попов: «Наша миссия – создавать инновационное программное обеспечение для авиации»

О будущем авиатеха и перспективных разработках для авиационной отрасли

Ведомости
Токари без кодеров Токари без кодеров

Каких айтишников не хватает промышленности России?

Ведомости
Земля Султана Земля Султана

Путешествие с певцом Султаном Лагучевым по его родине — Карачаево-Черкесии

ЖАРА Magazine
Открыть в приложении