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

Красная-красная смесь. Гидросистемы летательных аппаратов Красная-красная смесь. Гидросистемы летательных аппаратов

Как устроены гидросистемы в авиации — от цвета до принципов работы

Наука и техника
Как мы переживали Как мы переживали

Суббота 23 ноября 1963 была рабочим днём, радио выдавало новость за новостью...

Дилетант
Реальный грабеж в виртуальном пространстве Реальный грабеж в виртуальном пространстве

К чему приводит рост числа киберпреступлений, нацеленных на корпоративный сектор

Монокль
Можно ли заменить сливочное масло растительным Можно ли заменить сливочное масло растительным

А что будет, если заменить сливочное масло растительным?

ТехИнсайдер
От аэропорта до курицы От аэропорта до курицы

Джон Кеннеди стало одним из самых популярных имен для наречения улиц и школ

Дилетант
Секреты лабораторий Секреты лабораторий

Косметика будущего сможет адаптироваться под индивидуальные запросы каждого

Лиза
Сергей Лимонов Сергей Лимонов

О том, как (и зачем) коллекционер Сергей Лимонов превратил себя в институцию

Собака.ru
Нестор Энгельке Нестор Энгельке

Нестор Энгельке внес топоропись в энциклопедию современного искусства

Собака.ru
Сказка джунглей Сказка джунглей

Как создать в своей квартире тропическую атмосферу

Лиза
Рената Джало Рената Джало

Как устроен мир выпускницы мастерской Алексея Учителя во ВГИКе Ренаты Джало

Собака.ru
Ученые нашли «внеземную» химию под крупнейшими литиевыми залежами на Земле Ученые нашли «внеземную» химию под крупнейшими литиевыми залежами на Земле

Химический состав литиевых рассолов резко отличается от привычных соленых вод

Inc.
Палеонтологи СПбГУ проследили эволюцию мозга крокодилов Палеонтологи СПбГУ проследили эволюцию мозга крокодилов

Ученые создали 3D-модель мозга древних параллигаторов

Знание – сила
Что делать, если змея заползла на дачу: краткий совет и полный гайд для тех, кто любит животных Что делать, если змея заползла на дачу: краткий совет и полный гайд для тех, кто любит животных

Как убрать с дачного участка заползшую змею

ТехИнсайдер
Хуссам Шакуф: «Мне нравится расширять границы привычного» Хуссам Шакуф: «Мне нравится расширять границы привычного»

Работы архитектора Хуссама Шакуфа расширяют границы современного урбанизма

Ведомости
Место в топе Место в топе

Самый обсуждаемый дебют BMW на Concorso d’Eleganza — концепт-кар Speedtop

Автопилот
Нефтяная кубышка: за и против Нефтяная кубышка: за и против

Нужен ли России стратегический запас нефти?

Монокль
Скромные великаны Скромные великаны

В Португалии больше потерь и сожалений об утраченном величии, чем приобретений

Seasons of life
От школьника-романтика до пелевинского героя: лучшие роли Михаила Ефремова в российском кино От школьника-романтика до пелевинского героя: лучшие роли Михаила Ефремова в российском кино

Вспоминаем культовых персонажей актера Михаила Ефремова

Правила жизни
На острие высоких технологий На острие высоких технологий

Передовые разработки демонстрируют технологический потенциал столицы

Ведомости
Издержки профессии: почему у гонщиков Формулы-1 такие большие шеи Издержки профессии: почему у гонщиков Формулы-1 такие большие шеи

Гонщик Формулы-1 — не просто водитель, он настоящий спортсмен

ТехИнсайдер
Михаил Чертищев и Betsy Михаил Чертищев и Betsy

Большой разговор о большом таланте с Михаилом и Светланой Чертищевыми

Собака.ru
Софья Митрофанова: «Когда не было интернета, люди писали красивые письма» Софья Митрофанова: «Когда не было интернета, люди писали красивые письма»

Какой жанр Софья Митрофанова считает «идеальным побегом от реальности»

Ведомости
Как заработать на будущее Как заработать на будущее

Актуальные инструменты пенсионных накоплений

Деньги
Девятое искусство Девятое искусство

Французы и бельгийцы росли на комиксах до того, как это стало мейнстримом

Вокруг света
Среди отходов древнего Пантикапея распознали окаменелость миоценового тюленя Среди отходов древнего Пантикапея распознали окаменелость миоценового тюленя

Палеозоолог описал ископаемую лопатку миоценового тюленя Cryptophoca maeotica

N+1
Наследие императора Наследие императора

Гатчина — для тех, кто хочет увидеть величие императорской России без туристов

Отдых в России
Как нейросети помогают (или мешают) искать работу: мнение экспертов Как нейросети помогают (или мешают) искать работу: мнение экспертов

Какие риски могут возникнуть при собеседовании с ИИ?

ТехИнсайдер
Трудный подросток, безумный проповедник и злодей из «Бэтмена»: 5 лучших фильмов с Полом Дано Трудный подросток, безумный проповедник и злодей из «Бэтмена»: 5 лучших фильмов с Полом Дано

Лучшие роли Пола Дано: от независимого кино до «Бэтмена»

Правила жизни
Ад и рай Чехова Ад и рай Чехова

Дом-музей Антона Чехова — как жил и творил великий писатель?

Отдых в России
«Мои счастливейшие дни…» «Мои счастливейшие дни…»

Понятие гения места, «genius loci» – к Остафьево применимо как нельзя более

Знание – сила
Открыть в приложении