توسط : بینایی کامپیوتر در هوش مصنوعی چیست؟
بینایی کامپیوتری یکی از موثرترین و قدرتمندترین انواع هوش مصنوعی است. بر روی شبیه سازی سیستم پیچیده بینایی انسان برای رایانه‌ها تمرکز دارد تا اشیاء موجود در فیلم‌ها یا تصاویر را همانند انسان‌ها شناسایی کنند. این توانایی را به رایانه ها می دهد تا اشیاء دنیای واقعی را ببینند و درک کنند و در مورد آنچه دیده اند تصمیم بگیرند. هوش ویدیویی یا تجزیه و تحلیل ویدیویی که توسط بینایی کامپیوتری طراحی شده است به شناسایی اشیاء ویدیویی کمک می‌کند و کسب‌وکارها را متحول می‌کند.
بر اساس تحقیقات گراند ویو، هوش مصنوعی در بازار بینایی کامپیوتر در سال 2020 به 11.34 میلیارد دلار در سطح جهانی رسید و انتظار می‌رود از سال 2021 تا 2028 با نرخ رشد سالانه 7.3 درصد رشد کند. موج عظیمی از بینایی کامپیوتری در راه است. همانطور که توسط فوربس گزارش شده است.
به لطف هوش مصنوعی و یادگیری عمیق باورنکردنی، شبکه عصبی آن را به اندازه کافی کارآمد می کند تا از برتری انسان در تشخیص و برچسب گذاری اشیا پیشی بگیرد. نیروی محرکه بهبود بینایی کامپیوتر، داده های تولید شده امروزی است که برای آموزش بینایی کامپیوتری به روشی بهتر استفاده می شود. سیستمهای امروزی به دقت بالایی دست یافته‌اند که آنها را نسبت به انسان‌ها در پاسخ سریع به ورودی‌های بصری بسیار دقیق می‌کند.
چالش های فعلی در پیاده سازی بینایی کامپیوتر:
اگرچه از دهه 1960 کار زیادی روی کاربردهای بینایی کامپیوتر و پیشرفت آنها انجام شده است، اما هنوز در مراحل اولیه برای اهداف تحقیق و توسعه است. دلیل اصلی آن این است که سیستم بینایی انسان پیچیده است و سیستم بینایی کامپیوتری بر اساس مقایسه کار می کند. انسان ها وقت نمی گذارند دوستان و خانواده خود را بشناسند، زیرا ظرفیت نامحدودی برای به خاطر سپردن چهره ها برای شناسایی در آینده دارند. اما، برخلاف انسان‌ها، برای اینکه کامپیوترها بتوانند وضعیت مشابهی را مدیریت کنند، به کار آموزشی زیادی نیاز دارد. یکی دیگر از موقعیت های چالش برانگیز برای مهندسان بینایی کامپیوتر، ادغام ابزارهای CV در برنامه های کاربردی دنیای واقعی است. راه‌حل‌های آن بر تکامل نرم‌افزار و سخت‌افزار متکی است و ادغام فناوری‌های جدید بینایی کامپیوتر را دشوار می‌کند.
CV یک فناوری هیجان‌انگیز است، زیرا حتی ابررایانه‌ها هفته‌ها یا حتی ماه‌ها طول می‌کشند تا کار خود را انجام دهند، بینایی کامپییوتر به سخت‌افزار و تراشه‌ها مرتبط است که فرآیندها را با سرعت زیاد انجام می‌دهند.
انسان ها وقت نمی گذارند دوستان و خانواده خود را بشناسند، زیرا ظرفیت نامحدودی برای به خاطر سپردن چهره ها برای شناسایی در آینده دارند. اما، برخلاف انسان‌ها، برای اینکه کامپیوترها بتوانند وضعیت مشابهی را مدیریت کنند، به کار آموزشی زیادی نیاز دارد.
بینایی کامپیوتری در سال 2022
- بینایی کامپیوتر در صنعت خودرو
اتوپایلوت خودروی تسلا دارای ویژگی های ایمنی پیشرفته ای است که به رانندگان کمک می کند تا وظایف سنگین رانندگی را به راحتی انجام دهند. اتوپایلوت تسلا به رانندگان در هدایت خودرو، شتاب گیری و رانندگی خودکار خودرو در بین خطوط کمک می کند. علاوه بر این، یادگیری عمیق تشخیص لاین آن به پیمایش تغییرات خطوط و جستجوی مکان پارک مناسب در انتهای مسیر برای پارک خودکار خودرو کمک می‌کند.
هشت دوربین در سیستم خودرو برای سنجش محیط خودرو نصب شده این به خودروهای خودران اجازه می دهد تا محیط اطراف خود را حس کنند. دوربین ها در گرفتن عکس نقش دارند و آنها را به نرم افزار بینایی کامپیوتر می فرستند تا آنها را در زمان واقعی پردازش کند. در نهایت، به یافتن لبه‌های جاده، علائم راهنمایی و رانندگی، تخمین فاصله از سایر خودروها و عابران پیاده کمک می‌کند. Neural Net Planner توسط تسلا استفاده می شود، مجموعه ای از الگوریتم های هوش مصنوعی که مسئول مدیریت مسیریابی و رفتار خودرو در یک موقعیت مسیر واقعی است. Dojo، یکی دیگر از شبکه های عصبی آموزش کامپیوترکه توسط تسلا استفاده می شود. شبکه عصبی نصب شده در این خودروها می تواند داده های تصویربرداری را چهار برابر سریعتر از سایر فناوری های محاسباتی پردازش کند.
- Computer Vision on the Edge
اصطلاح محاسبات لبه به معنای درگیری فناوری با داده های تولید شده است. به عنوان مثال، به جای دخالت یک مرکز داده یا ابر، امکان پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها را بلافاصله پس از جمع آوری آن فراهم می کند. پروژه‌های بینایی کامپیوتری معماری‌های محاسباتی لبه را معرفی می‌کنند زیرا مشکلات دسترسی به شبکه، تاخیر و مشکلات پهنای باند را حل می‌کند. به علاوه، معماری می تواند محاسبات لبه ای را برای عملکرد، حفظ حریم خصوصی و استحکام آن معرفی کند. این به ویژه در پروژه های بینایی کامپیوتری با یادگیری عمیق معرفی شده است که در آن پردازش داده ها در زمان واقعی تقاضا است، مانند هواپیماهای بدون سرنشین و خودروهای خودران.
استفاده از یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتر برای پیش بینی زلزله
بینایی کامپیوتری به طور بالقوه در بلایای طبیعی مانند زلزله، طوفان، سیل و آتش‌سوزی جنگل‌ها که برای کاهش احتمال خسارات عمده نیاز به اقدام سریع است، کمک می‌کند. بلایای طبیعی همیشه ناگهانی هستند و نیاز به اقدام سریع برای نجات جان و اموال دارند. وقوع آنها شرایط استرس زا ایجاد می کند و بر زندگی انسان از جمله محیط اطراف آنها تأثیر بدی می گذارد.
Omdena یک راه حل بینایی کامپیوتری باورنکردنی برای کمک به قربانیان زلزله ایجاد کرد. این تیم یک راه حل برنامه ریزی مسیر سریع و ایمن در یک بلای طبیعی مانند زلزله در استانبول ایجاد کرد. مهندسان این شرکت از CNN ( Convolutional Neural Networks شبکه های عصبی کانولوشنال) برای توسعه نقشه ریسک و الگوریتم مسیریابی استفاده کردند . کوتاه ترین و مطمئن ترین راه را بین دو نقطه داده شده پیدا می کند.
- CV در مراقبت های بهداشتی و پزشکی
کاربردهای بینایی کامپیوتر در مراقبت های بهداشتی و پزشکی در تشخیص صحیح اختلالات مختلف مهم هستند. پیشرفت در CV به متخصصان در بهبود تصویربرداری پزشکی و گرفتن بهترین تصمیمات ممکن برای هر بیمار کمک کرد. مایکروسافت نرم افزار InnerEye را ارائه می کند که مسئول خواندن تصاویر دو بعدی و تبدیل آنها به سه بعدی است. تومورها و سایر رشدهای غیر طبیعی سلولی را در اشعه ایکس به طور موثر تشخیص می دهد. به طور مشابه، سایر کاربردهای اصلی CV شامل غربالگری سرطان، تصویربرداری پزشکی و تشخیص زودهنگام بود.
علاوه بر این، این فناوری به تجسم آسیب شناسی ها از طریق سونوگرافی کمک می کند. با یک جریان دو بعدی از فیلم ها و تصاویر کار می کند تا آسیب شناسی های مختلف و مکان آنها را شناسایی کند. Omdena از OpenCV و Streamlit برای تجسم آسیب شناسی در فیلم اولتراسوند استفاده کرد. آنها الگوریتمی بر اساس OpenCV ایجاد کردند، یک کتابخانه بینایی کامپیوتری که در چارچوب برنامه منبع باز، Streamlit ، کاشته شده است . نقشه‌های حرارتی از کدورت‌های متفاوتی برای لایه‌بندی روی تصاویر پردازش‌شده استفاده می‌کنند. برنامه Streamlit تصویر را برمی دارد و با نمایش کادر محدود، ورودی را می بیند. این تصویر و نقشه حرارتی را نشان می دهد که شدت تومور یا رشد غیر طبیعی سلول را نشان می دهد.
محاسبات لبه تقاضای بالایی در صنعت مراقبت های بهداشتی پیدا کرد. به لطف پیشرفت تکنولوژی که مکان بهتری برای زندگی و درمان عزیزان در اختیار ما قرار می دهد. بینایی کامپیوتری به تشخیص خوب اشیا، تشخیص موانع، تشخیص افراد و به اشتراک گذاری اطلاعات در مورد انسان کمک می کند. کاربرد مشابهی از CV در حفاظت از گونه های در خطر انقراض دیده می شود .
- کامپیوتر بینایی در کشاورزی
بینایی کامپیوتری با استفاده از پیش‌بینی‌های کامپیوتری منحصربه‌فرد خود در کشاورزی به افزایش عملکرد محصولات کشاورزی کمک می‌کند. چشم انداز RSIP شامل پیش بینی عملکرد کشاورزی بر اساس بینایی کامپیوتری و یادگیری عمیق است. این محصول عملکرد فصلی را قبل از دوره برداشت تخمین می زند و به اطلاعات زیادی مانند تصاویر ماهواره ای و اطلاعات حسی، میزان رطوبت، وضعیت خاک، سطح نیتروژن، آب و هوای فصلی و جزئیات عملکرد تاریخی نیاز دارد.
این نرم افزار از هواپیماهای بدون سرنشین و حسگرهای ثابت برای گرفتن تصاویر ماهواره ای یا تصاویر چند طیفی استفاده می کند. این پیش بینی های کامپیوتری الگوریتمی را می توان از طریق اپلیکیشن ها روی صفحه نمایش گوشی های هوشمند نیز مشاهده کرد.
علاوه بر این Weedbot از فناوری وجین لیزری برای بومی سازی گیاهان، جداسازی علف های هرز و محصولات زراعی و حذف علف های هرز ناخواسته از طریق پرتو لیزر استفاده می کند. بیش از 50 شرکت فنی از تکنیک های یادگیری ماشینی برای تسهیل تولید مواد غذایی بدون آفت کش استفاده می کنند Weedbot از تکنیک YolactEdge برای تشخیص و طبقه بندی دقیق بین علف های هرز و محصولات زراعی استفاده می کند . بینایی کامپیوتری همچنین می تواند با انجام فعالیت هایی مانند اندازه گیری وزن، تجزیه و تحلیل رفتار، بررسی تخم مرغ، رفاه حیوانات و تشخیص بیماری از بیماری های مرغداری جلوگیری کند. این شامل امنیت محصول برای تجزیه و تحلیل مزرعه از راه دور است و به کشاورزان اجازه می دهد تا در واکنش به نظارت بر محصولات مبتنی بر هواپیماهای بدون سرنشین اقدام سریع انجام دهند. این فناوری همچنین در تشخیص فشار، دما و مکان برای کشاورزان کمک می کند تا اقدامات مناسب را به موقع انجام دهند.
- تسریع فرآیندهای بیمه و شفافیت در بانکداری
Tokio Marine، یک شرکت بیمه خودرو، یک سیستم CV مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارزیابی و تجزیه و تحلیل خودروهای آسیب دیده ایجاد کرده است. Tractable یک برنامه کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تکنیک های بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین با استفاده از یادگیری عمیق توسعه داد. این شرکت فرآیند تشخیص تصویر را برای فرآیند ارزیابی فوری بیمه سرعت بخشید. با نرخ بالای رضایت مشتری به رشد کسب و کار کمک می کند. کامپیوتر ویژن کاربردهای بی سابقه ای در حوزه صنعت بیمه دارد. یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، و تکنیک‌های خود-بهبود فقط به داده‌های مرتبط کافی نیاز دارند که نیاز به آموزش دقیق را ندارد. سیستم های مجهز به هوش مصنوعی به طور موثر تصاویر یا فیلم های HD گرفته شده توسط هواپیماهای بدون سرنشین، مجموعه داده های اینترنت اشیا و داده های GIS (جغرافیایی) از ماهواره ها را پردازش می کنند. OKA از فناوری ماهواره و موبایل برای ارائه بیمه ساده و مقرون به صرفه به کشاورزان استفاده می کند.
سرقت و جرایم سایبری با وجود ابزارهای مختلف فناوری پیشرفته همچنان بر صنعت بانکداری تأثیر می گذارد. اما خوشبختانه، فناوری بینایی کامپیوتر در مراقبت از داده ها و افزایش عملکرد تجزیه و تحلیل داده ها از طریق مصرف زمان کمتر، پیشرفته شده است. یکی از زیر مجموعه‌های CV، تشخیص کاراکتر نوری (OCR)، به جمع‌آوری و استخراج داده‌های بانکی کارآمد و سریعتر از همیشه کمک می‌کند. در سال 2022، بخش بانکداری یکی از حوزه هایی با دید کامپیوتری گسترده برای تجزیه و تحلیل و پردازش وظایف مختلف بانکی خواهد بود. از تراکنش ها محافظت می کند و از کلاهبرداری و جرایم سایبری جلوگیری می کند. فرآیندهایی مانند DA (تجزیه و تحلیل داده ها)، AML (ضد پولشویی) و KYC (مشتری خود را بشناسید) سریعتر و ارزان تر از الان خواهند شد.
