Tänapäeval on tänu tehisintellekti võimekuse suurtele hüpetele arvutinägemisel (CV) põhinevatest tehnoloogiatest saanud paljude rakenduste ja seadmete põhiomadused, sealhulgas nendes, mida inimesed igapäevaselt kasutavad.
Näotuvastuse biomeetrilist tarkvara ei eksisteeriks ilma arvutinägemiseta. Isejuhtivad autod vajavad seda turvaliseks liiklemiseks. Arvutinägemine on vajalik nii meditsiinilise kujutise analüüsi kui ka robotite kvaliteedi tagamise kontrolliprotsesside jaoks. Minu ettevõte Shopic kasutab kleebistekärudesse pandud esemete tuvastamiseks arvutinägemust.
Need tehnoloogiad kasutavad sisuliselt arvutinägemust kasulike protsesside automatiseerimiseks, kasutades sisendina visuaalseid andmeid. Süsteemid hõlmavad skannimisriistvara ja -algoritme, mis võimaldavad masinatel analüüsida, töödelda ja eraldada teavet digitaalsetest piltidest ja videotest. See tugineb suuresti masinõppele, sügavale õppimisele ja keerukatele närvivõrkudele.
Viimastel kuudel on arvutinägemine arenenud uutel ja põnevatel viisidel. Mõne jaoks on need muutused ka rahutuks tegevad, kuid ma näen selles valdkonnas potentsiaali ja võimalusi. Allpool on toodud mõned silmapaistvad suundumused, mis minu arvates domineerivad selles valdkonnas praeguses etapis ja lähitulevikus.
Künnise saamist alandatakse järk-järgult
Edaspidised edusammud servapilvesalvestuse vallas on viinud selleni, et servaseadmed, nagu digikaamerad ja nägemisandurid, on võimelised käivitama arvuti nägemise töötlemist kohapeal, mitte saata seda pilve. See viib arvutinägemise AI töötlemise servaseadmetesse, vähendades latentsust ning vähendades energia- ja ribalaiuse tarbimist. Sellised ettevõtted nagu Nvidia arendavad pilveteenuseid, et parandada arvutinägemisressursside kasutuselevõttu. Kallist pilvetöötlusest ja -salvestusest vabanemine vähendab kasutuselevõtu kulusid ning muudab CV-süsteemid kättesaadavamaks ja taskukohasemaks. Ääretöötlusele liikumine parandab ka arvutinägemisrakenduste andmete privaatsust, ületades vastavusprobleemid, mis on varem paljudes ettevõtetes kasutusele võtnud.
Arvutinägemise rakendused laienevad
Kuna kasutuselevõtu tõkked vähenevad, rakendab üha rohkem tööstusi arvutivisiooni üha enam kasutusjuhtudel. Tervishoid on üks valdkond, mis soovib kasutusele võtta arvutinägemise, mis võimaldaks täpsemaid pildidiagnoose ja kaugmeditsiiniteenuseid, lubades kasutada roboti abiga kirurgiat.
Oleme olnud tunnistajaks arvutinägemise kasutusjuhtude kasvule jaekaubanduses, sealhulgas iseteenindussüsteemides ja kassata kauplustes. Isejuhtivad sõidukid ja liiklusohutusseadmed kasutavad ohutuse parandamiseks arvutinägemist, põllumehed kasutavad arvutinägemist põllukultuuride jälgimiseks ja haiguste tuvastamiseks ning VSLAM-süsteemid kasutavad arvutinägemist, et pakkuda katastroofiabi, ilmaennustuste ja muu täpsemat kaardistamist.
Kuna kasutusjuhtumid kuhjuvad, laieneb arvutinägemiste turg. Global Data ennustab, et arvutinägemiste turg kasvab 17,73 miljardilt dollarilt 2023. aastal 30,3 miljardi dollarini 2026. aastal.
süsteem muutub keerulisemaks
Kuna arvutinägemislahenduste aluseks olevad tehisintellekti algoritmid muutuvad võimsamaks, parandavad arvutinägemissüsteemid oma võimet objekte ja nägusid ära tunda. See võimaldab arvutinägemissüsteemidel emotsioone täpsemalt tuvastada ja keha liigutusi jälgida, avades uued võimalused käitumuslike arusaamade ja anomaaliate tuvastamiseks. Kuigi üksikisikute jälgimine on väga problemaatiline ja viimastel aastatel tähelepanu alla sattunud, on anonüümne rahvahulga meeleoluanalüüs üks eetilistest kasutusjuhtudest.
Näeme ka arvutinägemissüsteeme, mis arendavad uuenduslikke pilditöötlusmudeleid ja -meetodeid. Tänapäeva "tähelepanu mudel" on sisuliselt sisendtöötlustehnika, mis võimaldab närvivõrgul keskenduda keeruka pildi või video teatud osadele, võimaldades arvutinägemissüsteemidel mõista hõivatud pildi või algsageduse iga osa. Lisaks rakendavad "Graafi närvivõrgud" sügavaid õppimisprognoose relatsioonirikaste andmestruktuuride jaoks, parandades arvutinägemist, konteksti mõistmist ja tõlgendamist.
Visuaalsete andmete ühendamine teiste andmeallikatega võib rikastada üldist konteksti ja sündmuste mõistmist, nii nagu inimesed ühendavad nägemise tuuletunde, kiiruse tajumise ja ümbritsevate taustahelidega, et mõista ümbritsevat maailma. Sel viisil saavad CV-lahendused mõista ja saada ülevaate kogu stseeni kohta laiemas kontekstis, mitte ainult valitud segmentidest
See küpsus võimaldab täpsemat tõlgendamist ja analüüsi, paremat otsuste langetamist ja suuremat kasulikkust keerulistes ja kiiresti muutuvates olukordades, nagu hõivatud tootmistehased või linnatänavad.
AR siseneb uude ajastusse
Tänapäeva liitreaalsuse (AR) lahendused suudavad luua interaktiivse 3D-repressiooni mis tahes reaalsest keskkonnast, piiratud kohandustega, jälgides tasapinnalistel pindadel muutuvat valgust. Nad võivad reageerida kasutaja liigutustele pea jälgimise ja kontrollerite kaudu, kuid mitte palju rohkem.
Arvutinägemiskaamerate integreerimine pilgujälgimislahenduste ja güroskoopidega hakkab aga tootma keerukamaid süsteeme. Täiustatud arvutinägemise (CV-enhanced AR) lahendused suudavad tajuda kogu kasutaja keskkonda, suunata kasutajat vältima takistusi, kohandada virtuaalset keskkonda vastavalt kasutaja kehaliigutustele jne.
Sellel on oluline mõju abiseadmetele, navigeerimisrakendustele ja mängude/metaversumi kogemustele.
väljakutsed jäävad
Hoolimata arvutinägemise tohututest arengutest ja lubadustest, seisavad valdkonna juhid endiselt silmitsi teatud väljakutsetega. Kuna arvutinägemine on kommertsmaailmas suhteliselt uus valdkond, on selle mastaabis väljatöötamiseks ja kasutuselevõtuks ekspertide puudus. Ettevõtted peavad nende nõudmiste täitmiseks oma töötajaid täiendama.
Tööstusena peame paremini tegelema ka privaatsuse, usalduse ja eetilise kasutamisega seotud probleemidega. Võti on range andmete kogumine, kas täielikult lubatud või tõeliselt anonüümseks muudetud. Arvutinägemissüsteemid peavad vastama arenevatele privaatsuseeskirjadele ja avalikkuse privaatsusnõuetele.
"AI-s on üha suurem vajadus läbipaistvuse ja seletatavuse järele. Arvutinägemine ei saa olla lihtsalt must kast, kuid tehisintellekti mudelid, millele see tugineb, on nii keerulised, et neid on raske seletatavaks muuta." Inimeste tehisintellektisüsteemide rakendamise eest vastutav inimene teeb kõik endast oleneva, tagamaks, et nad suudavad selgitada, kuidas otsuseid tehti ja millist teavet nende tegemiseks kasutati. "Kuid kui arvutinägemine muutub keerukamaks, suurenevad väljakutsed," kirjutab Bernard Marr.
Arvutinägemine on alles lapsekingades
Sarnaselt teistele tehisintellektilahendustele areneb arvutinägemine valguse kiirusel, kusjuures kogu aeg kerkib esile uusi lähenemisviise, rakendusi, kasutusjuhtumeid ja võimalusi. Sellises kiiresti muutuvas keskkonnas on raske ennustada, mis tulevikus juhtuma hakkab.
Kuigi lahendada on veel palju väljakutseid, eriti seoses privaatsuse ja eetilise kasutamisega, tõotavad arvutinägemissüsteemid pakkuda paljudele tööstusharudele uusi võimalusi, avades uusi võimalusi kõikidele asjaosalistele.
