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

Полет Fram2 Полет Fram2

Командиром этого полета был Ван Чунь – миллионер, оплативший полет участников

Наука и техника
Пошла жара Пошла жара

Как наши предки переживали высокие температуры без кондиционеров

Лиза
Ноутбук: локализация в разрезе Ноутбук: локализация в разрезе

Как производится «глубоко российская» компьютерная техника

Монокль
Домой, в Павловск Домой, в Павловск

Как ищут утраченные произведения искусства из коллекции Павловского дворца

СНОБ
Пифагор, или Теорема с одним неизвестным Пифагор, или Теорема с одним неизвестным

«Нет ни одной детали в жизни Пифагора, которая не была бы опровергнута»

Дилетант
Машина времени Машина времени

Петербургские места, где можно попасть в начало XX века, не покидая XXI

СНОБ
8 распространенных ошибок, которых следует избегать для получения максимальной пользы от кофе 8 распространенных ошибок, которых следует избегать для получения максимальной пользы от кофе

Несколько кофейных ошибок, которые могут негативно сказаться на вашем здоровье

ТехИнсайдер
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
Беспокойное хозяйство Беспокойное хозяйство

От чего стоит застраховать загородный дом

Деньги
Новая загадка старого шедевра Новая загадка старого шедевра

Даже через полтора века открываются всё новые тайны картины «Неравный брак»

Дилетант
История продолжается История продолжается

В этом интерьере соединились элементы «родной» архитектуры дома и mid-century

Идеи Вашего Дома
Вологжане, куряне и рушане: как правильно называть жителей разных городов России Вологжане, куряне и рушане: как правильно называть жителей разных городов России

Рассказываем о необычных, но правильных названиях жителей разных городов России

ТехИнсайдер
На массе: почему люди выбирают коллективные тренировки вместо одиночных — и как они помогают психике На массе: почему люди выбирают коллективные тренировки вместо одиночных — и как они помогают психике

Почему коллективные тренировки делают нас лучше?

Правила жизни
Польский узел Польский узел

В 1980 году ситуация в Польше складывалась непростая...

Дилетант
Условия победы в гонке за технологиями: инструменты и подходы Условия победы в гонке за технологиями: инструменты и подходы

Что необходимо для победы в технологической гонке? Отвечают эксперты и аналитики

ФедералПресс
Фильму «Бэтмен. Начало» — 20. Как Нолан перепридумал комикс, сделал экранную супергероику серьезной Фильму «Бэтмен. Начало» — 20. Как Нолан перепридумал комикс, сделал экранную супергероику серьезной

«Бэтмен. Начало»: масштаб фильма и его влияние на массовую культуру

Правила жизни
Анастасия Кудрявцева: «Если постоянно самого себя не челленджить, то кто-то тебя обгонит» Анастасия Кудрявцева: «Если постоянно самого себя не челленджить, то кто-то тебя обгонит»

Обсудили с CEO «Купера» тонкости ребрендинга, желание стать ближе к пользователю

VOICE
От инженера до модели От инженера до модели

Людмила Лысенко, модель элегантного возраста, о главных вещах в жизни

Лиза
Любовь или зависимость? 7 признаков нездоровых отношений Любовь или зависимость? 7 признаков нездоровых отношений

Как отличить истинные чувства от зависимости, способной разрушать нас изнутри?

VOICE
Счастье незавершенного гештальта Счастье незавершенного гештальта

Что помогает осознать предназначение и как оно создает нас?

Psychologies
Жена на доверии Жена на доверии

Покупка недвижимости в гражданском браке: как защитить свои интересы

Лиза
В Питере пили В Питере пили

Где кутили Петр I, Пушкин, Довлатов и Смоктуновский

Weekend
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
Техника перехода Техника перехода

Как устроены трансферы в российском фигурном катании

Ведомости
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.
Наталия Лебина Наталия Лебина

Историк и профессор Лебина — главный летописец советской повседневности

Собака.ru
Ученые объяснили, как езда на велосипеде способствует снижению риска развития деменции Ученые объяснили, как езда на велосипеде способствует снижению риска развития деменции

Езда на велосипеде полезнее, чем вы думали

ТехИнсайдер
Алексей Учитель Алексей Учитель

Алексей Учитель уже снимает новый фильм с локальным колоритом

Собака.ru
Без диплома, но с работой Без диплома, но с работой

Почему студенты колледжей бросают учебу?

Ведомости
Каким ты будешь, городской бус? Каким ты будешь, городской бус?

Ждать ли нам завтра электробусов в каждом городе?

Наука и жизнь
Открыть в приложении