Машинное и компьютерное зрение — это две технологии, которые тесно взаимосвязаны. Есть ли в них разница? Мы об этом поговорим чуть ниже.
Машинное и компьютерное зрение в последнее время стали широко применяться в промышленности и производстве. А все потому, что в некоторых задачах машины-роботы гораздо практичнее, быстрее, точнее и дешевле людей. И самое главное — способны работать 24 часа в сутки.
Чем отличаются компьютерное и машинное зрение
Хотя в некоторых случаях данные термины не разделяют друг от друга, в них все же есть небольшие различия в зависимости от контекста, где они употребляются. Но в то же время есть приверженцы того, что эти два термина — одно и то же. Поэтому найти единого и точного определения разницы не получится, можно разве что прислушаться к большинству. А большинство считает следующее:
Компьютерное зрение — это отдельная область в искусственном интеллекте. Она охватывает только теорию и технологии, которые применяются для распознавания объектов и принятия решений относительно этих объектов. Чаще всего такое сочетание слов применяется, когда описывают, как компьютеры просто «видят» окружающую среду.
Машинное зрение — это само практическое применение компьютерного зрения. Такое сочетание слов чаще всего применяется, когда описывают использование компьютерного зрения на производственном оборудовании и в промышленности для улучшения процесса работы. Это понятие уже включает в себя: работу «компьютерного зрения» + возможность распознавать видимые образы + возможность анализировать видимые образы + принятие решений на основе анализа образов.
Для простого человека разница между этими терминами вряд ли будет заметна. Поэтому в этой статье имеет смысл объединить эти оба значения воедино и разобраться, как это все работает.
Задачи, которые выполняет машинное зрение
Машинное зрение в промышленности и на производстве может выполнять следующие задачи:
Распознавать. Классика компьютерного зрения — это распознавать объекты с помощью видеокамер. Машинное зрение — использование этого «распознавания» для анализа видимых объектов на наличие особенностей, свойств, различий с другими объектами, характеристик и т. д.
Идентифицировать. Объект идентифицируется в индивидуальном порядке. Например: идентифицируются лица людей, отпечатки пальцев, следы шин автомобилей и т. п.
Обнаруживать. Полученные видеоданные проходят анализ и обнаруживают искомый объект, содержащийся в базе. Пример: найти преступника по системе видеокамер «Безопасный город».
Распознавать текст. Получаемые видеоданные анализируются на наличие содержания определенных символов. Либо может происходить распознавание на изображении символов печатного и даже рукописного текста.
Оценивать движение. Типичный пример — это отслеживание перемещения объектов (машин, людей и др.).
Восстанавливать изображения и видео. При условии наличия части сцены изображения или видео сцена может быть восстановлена полностью.
Сегментировать. Применяется для поиска нужных объектов среди множества других похожих.
Это не может быть полным списком задач, так как машинное и компьютерное зрение постоянно пополняется сферой применения. Все новые и новые области, где применяется технология машинного зрения, появляются практически каждый день, потому что «машины» учатся и открываются новые возможности. Почему так происходит?
Люди заметили, что машинное зрение — это абсолютная точность в расчетах и молниеносная реакция при анализе и принятии нужных решений. Машины при «наблюдении» никогда не отдыхают, ничего не упускают и не отвлекаются. А внедрение нейросетей в эту технологию дало колоссальный толчок и безграничные возможности при необходимости обнаружить и распознать объект: будь то деталь на конвейере на заводе или лицо человека в толпе — машинному зрению без разницы.
Где используется машинное и компьютерное зрение
Все мы видели, когда используется машинное и компьютерное зрения на производстве, в промышленности или быту, просто на тот момент не обращали на это внимание. Несколько основных сфер, где можно увидеть эту технологию:
Видеонаблюдение в офисе, производстве, на улице, в супермаркете.
Автопилоты в беспилотных автомобилях используют машинное зрение, чтобы предотвращать столкновения с препятствиями.
В медицине — системы анализа различных изображений.
Машинное зрение в промышленности для сортировки и поиска брака деталей.
VR и технология дополненной реальности.
В строительстве для контроля качества и точности конструкций.
Считывание штрихкода с товаров в супермаркете.
Face ID в смартфонах.
И мн. др.
Мы каждый день сталкиваемся с машинным зрением, не понимая, что это именно оно. А сколько сфер еще скрыто от простых человеческих глаз? К примеру, вы знали, что в популярных российских магазинах «Перекресток» используют машинное зрение для правильной выкладки товаров?
Происходит это так:
Видеокамеры в зале фиксируют передвижение покупателей.
Данные отправляются на сервер для анализа.
После анализа видеоданных составляется «тепловая карта» передвижения покупателей.
Где наблюдаются наиболее «горячие» точки — там выкладывают товар, который нужно быстрее продать или который приносит больше денег.
И это еще не все. Машинное зрение анализирует состояние дорог на наличие пробок, анализирует спутниковые карты на наличие инфраструктурных объектов и необходимость в них в зависимости от места жительства и передвижения людей.
В общем, машинное зрение — это уже часть нашей современной жизни, и никуда от него не деться.
Другое