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

Коварный удар из-под земли Коварный удар из-под земли

«Холодная война» стала стимулом для неумеренных планов создателей оружия

Наука и техника
Новый состав группы SEREBRO: «С Фадеевым мы чувствуем себя в безопасности» Новый состав группы SEREBRO: «С Фадеевым мы чувствуем себя в безопасности»

Группа SEREBRO об амбициях и музыкальных экспериментах

ЖАРА Magazine
От эволюции к революции От эволюции к революции

Разговор о настоящем и будущем российского авиационного двигателестроения

Монокль
ИИ на страже безопасности: смогут ли нейросети бороться с хакерами ИИ на страже безопасности: смогут ли нейросети бороться с хакерами

Кто победит в этой схватке алгоритмов — защитники или взломщики?

ТехИнсайдер
Борьба за госбезопасность во всём мире Борьба за госбезопасность во всём мире

Юрий Андропов вошел в историю как реформатор, хотя и потенциальный

Дилетант
Аркадий Водахов Аркадий Водахов

Как технарь с филфака Аркадий Водахов оказался в кресле генпродюсера ТНТ

Собака.ru
Филипп Киркоров: «Публика принимает меня любым, но далеко не всё прощает» Филипп Киркоров: «Публика принимает меня любым, но далеко не всё прощает»

Какой путь прошел Филипп Киркоров и сколько еще впереди

ЖАРА Magazine
10 неожиданных вопросов Кате Гусевой 10 неожиданных вопросов Кате Гусевой

Расспросили королеву ремиксов Катю Гусеву о вере в приметы и любви к собакам

VOICE
8 распространенных ошибок, которых следует избегать для получения максимальной пользы от кофе 8 распространенных ошибок, которых следует избегать для получения максимальной пользы от кофе

Несколько кофейных ошибок, которые могут негативно сказаться на вашем здоровье

ТехИнсайдер
Команда BIOCAD Команда BIOCAD

Они создают в Петербурге лекарства против сверхопасных ошибок иммунной системы

Собака.ru
Алексей Фурсин: «Креативная индустрия – это, как правило, всегда венчур» Алексей Фурсин: «Креативная индустрия – это, как правило, всегда венчур»

Какое влияние стимулирование креативных индустрий оказывает на экономику

Ведомости
Типы старения лица и кожи: какие бывают и как их определить Типы старения лица и кожи: какие бывают и как их определить

Какие типы старения лица и организма существуют?

РБК
Обойти на повороте Обойти на повороте

Как на самом деле России догнать и перегнать Америку

Деньги
Новая загадка старого шедевра Новая загадка старого шедевра

Даже через полтора века открываются всё новые тайны картины «Неравный брак»

Дилетант
Май 2025 стал одним из самых жарких за всю историю наблюдений Май 2025 стал одним из самых жарких за всю историю наблюдений

За последние 22 месяца средняя температура была на 1,5°C выше

ТехИнсайдер
Вячеслав Фетисов: «Пятьдесят процентов моего успеха — моя жена» Вячеслав Фетисов: «Пятьдесят процентов моего успеха — моя жена»

То, что ей пришлось пережить со мной, мало какая жена выдержит!

Коллекция. Караван историй
Как превратить посуточную аренду загородного дома в доходный бизнес Как превратить посуточную аренду загородного дома в доходный бизнес

Посуточная сдача загородного дома: как запустить и развивать такой бизнес?

Inc.
Балтийский берег Балтийский берег

Где лучше всего отдыхать на Балтийском море

Лиза
Тихон Жизневский Тихон Жизневский

Ну, он! Главный российский супергерой (и гринфлаг!) — Тихон Жизневский

Собака.ru
Мы с вами уже встречались? Мы с вами уже встречались?

Как узнать, что твой новый знакомый действительно холост

Лиза
Конкурсы интересные Конкурсы интересные

Как развлекали себя и окружающих на банкете или празднестве в прошлом?

Вокруг света
Зерно тщеславия Зерно тщеславия

Как провалились американские санкции против СССР

Деньги
Ирландский клан Ирландский клан

Как потомки ирландских эмигрантов Кеннеди добились «звёздности»?

Дилетант
У эволюции нет конкретной цели, но есть результат У эволюции нет конкретной цели, но есть результат

Как происходит видообразование, с чего начинается и через какие этапы проходит

Наука и жизнь
На массе: почему люди выбирают коллективные тренировки вместо одиночных — и как они помогают психике На массе: почему люди выбирают коллективные тренировки вместо одиночных — и как они помогают психике

Почему коллективные тренировки делают нас лучше?

Правила жизни
Жжение внутри Жжение внутри

Когда возникает гастроэзофагеальная рефлюксная болезнь

Здоровье
Возвращение к истокам Возвращение к истокам

Бизнес-седан Audi A6: классика и одновременно статус

Автопилот
Ядерный зонтик Франции никого не спасет Ядерный зонтик Франции никого не спасет

Из каких компонентов складывается французский ядерный потенциал

Монокль
Как основатели УГМК заработали в Верхней Пышме миллиарды долларов Как основатели УГМК заработали в Верхней Пышме миллиарды долларов

Как основатели УГМК создали бизнес-империю в Верхней Пышме

Forbes
В чем разница между пробиотиками и пребиотиками? В чем разница между пробиотиками и пребиотиками?

Пробиотики и пребиотики: заговор маркетологов, опечатка или разные вещества?

ТехИнсайдер
Открыть в приложении