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

Что такое робот? Что такое робот?

Роботы вокруг нас: объясняем, как они работают и зачем нужны

Наука и техника
Государство не будет спасать девелоперов Государство не будет спасать девелоперов

Рынок новостроек все сильнее погружается в кризис

Монокль
Умный напарник Умный напарник

Фитнес-браслет проследит за здоровьем персонала на промышленных предприятиях

Санкт-Петербургский университет
Российский рынок перерос параллельный импорт Российский рынок перерос параллельный импорт

Минпромторг сокращает список товаров параллельного импорта

Монокль
Четыре всадника прогресса Четыре всадника прогресса

Футуролог — о неизбежности ИИ, крахе фармы, космической платине и энергетики

ТехИнсайдер
Перелет–2023 «Байкальская кругосветка» Перелет–2023 «Байкальская кругосветка»

«Байкальская кругосветка» – воздушное путешествие вокруг знаменитого озера

Наука и техника
В европейском духе В европейском духе

Дом в стиле конструктивизма, построенный в 1931 г. таил сюрпризы…

Идеи Вашего Дома
Работает как часы Работает как часы

Как составить рацион, который будет поддерживать нормальную работу ЖКТ

Лиза
Скромные великаны Скромные великаны

В Португалии больше потерь и сожалений об утраченном величии, чем приобретений

Seasons of life
Семейный портрет Семейный портрет

Эксклюзивные кадры и интервью Анны Хилькевич и Артура Мартиросяна — для ОK!

OK!
Почему машина заводится и глохнет и что с этим делать Почему машина заводится и глохнет и что с этим делать

Что делать, если машина глохнет: причины, диагностика, куда смотреть

РБК
Бизнес на энтузиазме Бизнес на энтузиазме

Перспективы мясного скотоводства в России неоднозначные

Агроинвестор
Что «видели» астероиды? Что «видели» астероиды?

Чем астероиды интересны астрономам?

Наука и жизнь
Новый герой Новый герой

Денис Прытков о новой для себя сфере, страсти к рисованию и любви к театру

OK!
Рената Шакирова Рената Шакирова

Рената Шакирова в 2024-м стала прима-балериной Мариинского театра

Собака.ru
Как брат с сестрой создали в Томске бизнес с незрячими массажистами Как брат с сестрой создали в Томске бизнес с незрячими массажистами

Что подтолкнуло брата с сестрой на открытие школы массажа с незрячими

Forbes
Новый состав группы SEREBRO: «С Фадеевым мы чувствуем себя в безопасности» Новый состав группы SEREBRO: «С Фадеевым мы чувствуем себя в безопасности»

Группа SEREBRO об амбициях и музыкальных экспериментах

ЖАРА Magazine
Брелок за $5 тыс.: чему бизнес может научиться у Лабубу Брелок за $5 тыс.: чему бизнес может научиться у Лабубу

Лабубу-тренд: эффект сюрприза или ностальгия?

Inc.
«Астероиды: рожденные пламенем» «Астероиды: рожденные пламенем»

Как ученые научились анализировать состав астероидов

N+1
Защитники нейросетей Защитники нейросетей

Спрос на специалистов по безопасности ИИ вырос в 4 раза

Ведомости
Как принудительные браки становятся способом избежать уголовного наказания Как принудительные браки становятся способом избежать уголовного наказания

Как традиции позволяют преступникам избежать ответственности через браки

Forbes
Елена Валюшкина: «Другой бы на моем месте сломался, а я выстояла» Елена Валюшкина: «Другой бы на моем месте сломался, а я выстояла»

Я актриса, которая может свою роль срежиссировать сама

Коллекция. Караван историй
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
Как работает интеркулер: 4 вещи, которые надо знать каждому водителю Как работает интеркулер: 4 вещи, которые надо знать каждому водителю

Интеркулер: что это такое и зачем он нужен в автомобиле?

ТехИнсайдер
Горят ли окна в министерстве обороны? Горят ли окна в министерстве обороны?

Чем так напугали Кремль «американские военные планы»?

Дилетант
Потепление не смогло заменить диатомовые водоросли динофлагеллятами Потепление не смогло заменить диатомовые водоросли динофлагеллятами

Почему динофлагелляты они не стали преобладать над диатомовыми водорослями

N+1
Наталия Лебина Наталия Лебина

Историк и профессор Лебина — главный летописец советской повседневности

Собака.ru
Научный руководитель национальной генетической инициативы «100 000 + Я» Константин Северинов: Глобальная база геномов привела бы к подлинной революции в медицине Научный руководитель национальной генетической инициативы «100 000 + Я» Константин Северинов: Глобальная база геномов привела бы к подлинной революции в медицине

Как и для чего собирают и расшифровывают геномы в проекте «100 000 + Я»

Ведомости
Выход за рамки Выход за рамки

Изысканная интерпретация классики с элементами ар-деко и минимализма

SALON-Interior
Знания не купишь Знания не купишь

Эффективно ли обучение онлайн и на что можно рассчитывать после его прохождения

Ведомости
Открыть в приложении