Компьютерное зрение (Computer Vision или CV) - технология, которая позволяет производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов. Проще говоря – способность машины «видеть».     

Это как?

Есть множество способов «научить компьютер видеть». Один из них – использование искусственного интеллекта (ИИ). Для этого собирают большую базу данных, показывают ее машине с уточнениями – вот тут изображен кот, а тут пёс.

После просмотра множества таких картинок машина начинает самостоятельно выделять внешние признаки котов и собак, а, следовательно, получает возможность находить их и на тех картинках, которые раньше не видела.

Как используется CV?

Сегодня компьютерное зрение способно анализировать не только фото и видео, но и лица людей в режиме реального времени. Например, Face ID на iPhone. 

Фото: apple.com
Фото: apple.com

Определяет лицо 

Распознать ваше лицо способен не только смартфон. В московском метро уже запущена программа оплаты по на основе распознавания лица. Она находится на стадии тестирования, но если зарегистрируетесь, уже через недельку сможете пугать людей магией открытых турникетов. 

Фото: Сергей Карпухин/ТАСС
Фото: Сергей Карпухин/ТАСС

Проводит тренировки

Пока все скучали дома в начале пандемии, российские разработчики не теряли времени и разработали приложение Zenia Yoga. В его основе как раз технология компьютерного зрения. Приложение распознает 16 суставов в теле человека и умеет отслеживать их положение, чтобы асаны ученика были максимально верными.

Определяет вид растения

Эту разработку обязательно покажите знакомым дачникам: iNaturalist - соцсеть для любителей биологии. Сюда пользователи загружают снимки растений, на основе которых с 2008 и по сей день формируется огромная информационная база. С 2017 года искусственный интеллект несколько раз в год обучается на ней. 

Публикация в сообществе iNaturalist
Публикация в сообществе iNaturalist

Поэтому в следующий раз, когда знакомому дачнику сильно понравится новый куст на соседской клумбе, просто наведите на него камеру смартфона и отправьте полученное изображение в iNaturalist. Сначала фотографию проанализирует ИИ. Он определит наиболее вероятный вариант названия растения, а потом вам могут помочь и реальные пользователи: они согласятся или опровергнут полученный нейросетью результат.

Вкусно готовит

Для тех, кто больше любит фауну, расскажем о Флиппи – роботе-помощнике в ресторанах быстрого питания. Этот кухонный житель не имеет вкусовых рецепторов, зато использует искусственный интеллект и компьютерное зрение, чтобы жарить говяжьи котлетки. 

Фото: misorobotics.com
Фото: misorobotics.com

Флиппи – это часть революции роботизированных кухонь, которая включает в себя передачу работы по приготовлению пищи машинам. Робот уже функционирует в американских ресторанах White Castle, умеет готовить более чем 20 разных блюд и поставляет по 60 готовых «корзин» с едой в час.

Кстати, о кухне. Amazon активно разрабатывает для нас умный холодильник, который с помощью компьютерного зрения проследит, какие продукты на исходе, и даже самостоятельно закажет новые. Жаль, что в «Пятерочку» не сходит.

Отвозит домой

Яндекс готовится к запуску тестирования беспилотного такси в Москве. Для того, чтобы стать участником тестирования и прокатиться на беспилотнике, нужно зарегистрироваться, подтвердив свое совершеннолетие. 

Фото: taxi.yandex.ru/
Фото: taxi.yandex.ru/

Сначала автомобили будут двигаться по заранее определённым маршрутам района Ясенево. Для тестирования определено 18 улиц Москвы и территория технопарка Сколково. А за пределами столицы беспилотные такси запустят на территории Иннополиса и центра «Сириус» в Краснодарском крае.

Следит за сохранностью оборудования

Беспилотными автомобилями уже никого не удивить. А что насчет беспилотных летательных аппаратов? Представьте, что Вы - владелец ветрогенератора. Чтобы он работал исправно, нужно следить за его состоянием. А если у вас целая ферма ветрогенераторов?

Для такой проверки вам нужна целая команда из аналитиков и инженеров, которые несколько дней проверяют только один ветрогенератор со страховочным снаряжением. Получается простой, сокращение выработки электроэнергии и дополнительные издержки на проверку. Или нет?

Проверка с помощью компьютерного зрения отнимет в три раза меньше времени. Дрон делает фото, а нейросеть самостоятельно сшивает их в единое изображение и находит дефекты на лопастях. Нет ни большого простоя, ни незамеченных повреждений. 

Машины со своим зрением скоро заменят людей?

Об этом думать рано. Сегодня главная задача, которая стоит перед разработчиками - не сравнить ИИ и человека, а сделать так, чтобы технология компьютерного зрения могла облегчить людям жизнь и повысить ее качество. Думаем, у них это получается. А Вам как кажется?

Комментарии (0)