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.

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.

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.

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.

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.

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?

Компьютерное зрение — что может увидеть машина?