Data publikacji: Styczeń 1, 2024
Top 12 praktycznych zastosowań wizji komputerowej (computer vision): jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje różne branże
Wizja komputerowa, znana również jako widzenie komputerowe lub computer vision (CV), to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia komputerom i systemom zrozumienie oraz interpretację obrazów, a także wideo. Innymi słowy, to proces, w którym komputery i systemy analizują dane wizualne, takie jak zdjęcia czy filmy, by wyodrębnić z nich użyteczne informacje. Dzięki temu maszyny mogą rozpoznawać obiekty, śledzić ruch, analizować sceny i podejmować na tej podstawie decyzje.
Zastosowanie zaawansowanych algorytmów i modeli sprawia, że wizja komputerowa ma potencjał do rewolucjonizowania wielu branż – od medycyny, przez przemysł, aż po rolnictwo. Poznaj 12 rynkowych przykładów wykorzystania computer vision w różnych sektorach przemysłowych.
Wizja komputerowa – definicja computer vision
Wizja komputerowa to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom interpretację i analizę danych wizualnych, takich jak obrazy, wideo, sygnały z kamer czy sensorów. Celem tej technologii jest automatyczne rozumienie treści wizualnych i podejmowanie na ich podstawie decyzji lub działań.
Chcąc najprościej zdefiniować computer vision, można stwierdzić, że jest to umiejętność maszyn do widzenia i rozumienia świata. Osiąga się to dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego (ML, machine learning) i głębokiego uczenia (DL, deep learning), które analizują piksele obrazu w celu wyodrębnienia kluczowych informacji, takich jak między innymi obiekty, kolory, kształty czy ruchy.
Wizja komputerowa jest ściśle związana z przetwarzaniem obrazów cyfrowych i wykorzystuje narzędzia takie jak Python, biblioteki (np. OpenCV, TensorFlow) oraz zaawansowane modele sieci neuronowych, by osiągnąć wysoką precyzję w rozpoznawaniu obiektów, analizie obrazów i złożonych operacjach wizualnych.
Widzenie komputerowe jest kluczowym elementem rozwoju nowoczesnych technologii, ponieważ umożliwia automatyzację wielu procesów, które wcześniej wymagały interwencji człowieka. Dzięki tej technologii możliwe jest zwiększenie efektywności operacji w różnych branżach, co prowadzi do oszczędności czasu i kosztów, a nawet do poprawy jakości, precyzji i bezpieczeństwa.
Wartość globalnego rynku wizji komputerowej została oszacowana na 20,31 mld dolarów w 2023 roku. Przewiduje się, że wzrośnie z 25,41 mld dolarów w 2024 roku do 175,72 mld dolarów do 2032 roku.
Jak działa wizja komputerowa (computer vision)?
Wizja komputerowa działa na zasadzie przetwarzania danych wizualnych przy użyciu zaawansowanych algorytmów i modeli. Proces ten można podzielić na kilka kluczowych etapów:
1.Zbieranie danych – wizja komputerowa zaczyna się od zbierania danych wizualnych za pomocą różnych sensorów, takich jak aparaty, kamery, skanery 3D. Te urządzenia rejestrują obrazy lub filmy, które następnie są analizowane przez systemy computer vision.
2. Przetwarzanie obrazu – kolejnym krokiem jest przetwarzanie zebranych obrazów. W tym etapie stosuje się różne techniki przetwarzania obrazów, takie jak filtracja czy segmentacja, by poprawić jakość danych wejściowych oraz przygotować je do dalszej analizy.
3. Analiza i klasyfikacja – po przetworzeniu obrazu następuje analiza danych przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego. Komputer uczy się rozpoznawać wzorce oraz klasyfikować obiekty na podstawie wcześniej oznaczonych danych treningowych.
4. Interpretacja wyników – ostatnim etapem jest interpretacja wyników analizy. Systemy widzenia komputerowego generują odpowiedzi na podstawie zidentyfikowanych obiektów oraz ich kontekstu w otoczeniu. Na przykład autonomiczne pojazdy mogą określić, czy dany obiekt to pieszy, czy inny pojazd i odpowiednio dostosować swoje działanie.
Wizja komputerowa wykorzystuje również techniki głębokiego uczenia, które pozwalają na jeszcze bardziej zaawansowane analizy i lepsze rozumienie skomplikowanych scenariuszy wizualnych. Dzięki tym wszystkim procesom komputery stają się coraz bardziej zdolne do “widzenia” i “rozumienia” świata w sposób analogiczny do ludzi.
Wizja komputerowa w medycynie
Wizja komputerowa rewolucjonizuje dziedzinę medycyny, umożliwiając szybszą i dokładniejszą diagnostykę oraz bardziej precyzyjne leczenie.
Jednym z najbardziej obiecujących zastosowań wizji komputerowej w medycynie jest diagnostyka obrazowa. Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji lekarze mogą analizować ogromne ilości danych medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, tomografie komputerowe czy rezonanse magnetyczne, znacznie szybciej i dokładniej niż dotychczas.
Algorytmy computer vision są w stanie wykrywać na obrazach medycznych nawet niewielkie zmiany, które mogą wskazywać na obecność nowotworu czy pomagać – poprzez analizę obrazów mózgu – w diagnozowaniu chorób neurodegeneracyjnych, takich jak choroba Alzheimera. Przykładem zastosowania wizji komputerowej w diagnostyce obrazowej jest Google Health, dzięki któremu lekarze mogą precyzyjniej wykrywać chociażby raka płuc, raka piersi, choroby sercowo-naczyniowe czy choroby oczu.
Wizja komputerowa odgrywa również kluczową rolę w chirurgii robotycznej. Systemy takie jak da Vinci wykorzystują kamery wysokiej rozdzielczości do przesyłania trójwymiarowego obrazu pola operacyjnego do konsoli chirurga. Dzięki temu chirurg może wykonywać precyzyjne ruchy nawet w trudno dostępnych miejscach za pomocą narzędzi chirurgicznych, które są kontrolowane przez komputer.
Computer vision w handlu detalicznym
Wizja komputerowa staje się też kluczowym elementem transformacji cyfrowej w handlu detalicznym, umożliwiając bardziej spersonalizowane doświadczenia zakupowe oraz zwiększenie efektywności operacyjnej.
Dzięki computer vision możliwe jest monitorowanie zachowania klientów w sklepie, co pozwala na lepsze zrozumienie ich preferencji i potrzeb. Systemy oparte na wizji komputerowej mogą analizować ruch klientów w sklepie, identyfikować zatłoczone miejsca, śledzić ścieżki zakupowe oraz mierzyć czas spędzony przy poszczególnych półkach. To pozwala na optymalizację układu sklepu, poprawę ekspozycji produktów i zwiększenie sprzedaży.
Widzenie komputerowe umożliwia też tworzenie map cieplnych (heatmaps) pokazujących, w których miejscach sklepu klienci spędzają najwięcej czasu. Dzięki temu można zidentyfikować najbardziej atrakcyjne miejsca do ekspozycji produktów.
Doskonałym przykładem zastosowania computer vision w handlu detalicznym jest Just Walk Out – autorska technologia Amazona, wykorzystywana w sklepach Amazon Go oraz w wybranych sklepach Amazon Fresh i Whole Foods Market. Można w nich zrobić zakupy bez konieczności stania w kolejce do kasy. Systemy wizyjne automatycznie rozpoznają produkty, które klient wkłada do koszyka, a płatność jest automatycznie pobierana z konta klienta.
Jeśli chodzi o zarządzanie półkami sklepowymi, wizja komputerowa pozwala na automatyzację wielu zadań z tym związanych. Systemy computer vision mogą na przykład automatycznie sprawdzać, czy ceny na półkach są zgodne z cenami w systemie kasowym. Umożliwiają też automatyczne wykrywanie produktów, których data ważności zbliża się do końca, co pozwala na ich priorytetowe sprzedanie. Mogą także automatyzować uzupełnianie towarów.
Przykładem takiego wykorzystania wizji komputerowej w handlu detalicznym jest robot stworzony przez Simbe Robotics, który samodzielnie przemieszcza się po sklepie, skanując półki i śledząc w ten sposób lokalizację produktów, stany magazynowe oraz ceny.
Kolejnym przykładem wykorzystania wizji komputerowej w handlu detalicznym może być zastosowanie Infrasenses – autorskiej technologii Pragmile, łączącej computer vision ze sztuczną inteligencją. Rozwiązanie to, opracowane przez jednego z czołowych dostawców usług telewizji cyfrowej, internetu i telefonii, służy do anonimowego zliczania osób, określania poziomu ruchu w salonie oraz identyfikacji wpływu prowadzonych działań marketingowych na decyzje zakupowe klientów.
Poza analizowaniem zachowania konsumentów w przestrzeniach handlowych, rozwiązanie to może również pomagać między innymi w podejmowaniu strategicznych decyzji o asortymencie w oparciu o dane.
Computer vision w rolnictwie
Computer vision znajduje także coraz szersze zastosowanie w rolnictwie, umożliwiając precyzyjne kontrolowanie upraw, optymalizację procesów i zwiększenie wydajności produkcji, a także tworzenie inteligentnych i zrównoważonych systemów produkcji żywności.
Dzięki widzeniu komputerowemu możliwe jest monitorowanie stanu upraw w czasie rzeczywistym, co pozwala na wczesne wykrycie problemów i podjęcie odpowiednich działań. Algorytmy wizji komputerowej są w stanie analizować obrazy roślin i wykrywać oznaki chorób, szkodników czy niedoborów składników odżywczych.
Firma John Deere oferuje na przykład inteligentną technologię opryskiwania See & Spray™, która pozwala rolnikom zmniejszyć zużycie herbicydów nawet o dwie trzecie. To rozwiązanie z zakresu wizji komputerowej i uczenia maszynowego wykorzystuje kamery przymocowane do wysięgnika opryskiwacza, których zadaniem jest określenie, co jest chwastem, a co nie.
Automatyzacja zbiorów to kolejny obszar, w którym wizja komputerowa odgrywa kluczową rolę, redukując koszty pracy i zwiększając wydajność. Roboty rolnicze wyposażone w kamery i algorytmy wizji komputerowej są w stanie samodzielnie zidentyfikować dojrzałe owoce lub warzywa i zebrać je na tyle delikatnie, by ich nie uszkodzić.
Firma Harvest CROO Robotics stworzyła na przykład robota, który potrafi zbierać truskawki w sposób bardziej efektywny niż ludzie. Robot wykorzystuje kamery do identyfikacji dojrzałych owoców i delikatnie je zbiera.
Bezpieczeństwo i monitoring – wykorzystanie computer vision
Wizja komputerowa odgrywa także coraz większą rolę w zapewnieniu bezpieczeństwa – zarówno w przestrzeni publicznej, jak i prywatnej. Dzięki zaawansowanym algorytmom możliwe jest monitorowanie otoczenia, wykrywanie potencjalnych zagrożeń i reagowanie w sposób proaktywny.
Systemy monitoringu oparte na widzeniu komputerowym umożliwiają skuteczniejsze zabezpieczenie obiektów i monitorowanie dużych obszarów. Algorytmy mogą na przykład analizować zachowanie osób na nagraniach wideo, wykrywając podejrzane sytuacje, takie jak pozostawienie niebezpiecznych przedmiotów, wtargnięcie na teren chroniony czy próby kradzieży.
Kolejnym przykładem są technologie rozpoznawania twarzy – coraz powszechniej wykorzystywane w systemach kontroli dostępu, umożliwiając identyfikację osób na podstawie ich wizerunku. Firma Clearview AI stworzyła bazę danych twarzy, która zawiera miliardy publicznie dostępnych zdjęć pobranych z internetu. Choć rozwiązanie to budzi wiele kontrowersji, system ten jest wykorzystywany przez organy ścigania w USA do identyfikacji osób podejrzanych o popełnienie przestępstw.
Z kolei firma Clearview Intelligence integruje technologię wizji komputerowej i CCTV w celu wykrywania, rozpoznawania i klasyfikowania obiektów w czasie rzeczywistym. Pozwala to na identyfikację i interpretację określonych zdarzeń w wyznaczonych strefach, poprawiając bezpieczeństwo, zarządzanie drogami i przestrzeniami publicznymi.
System może na przykład wykryć moment, w którym pieszy przechodzi przez jezdnię poza wyznaczoną strefą przejścia dla pieszych, uruchamiając alert lub rejestrując zdarzenie w celu dalszej analizy. Jest również w stanie identyfikować pojazdy nielegalnie zaparkowane na chodnikach lub w strefach objętych zakazem wjazdu i inne naruszenia przepisów ruchu drogowego, a nawet optymalizować przepływ ruchu na ulicach.
Wizja komputerowa w przemyśle
Wizja komputerowa odgrywa także kluczową rolę w nowoczesnym przemyśle, umożliwiając automatyzację wielu procesów, zwiększenie wydajności, poprawę jakości produktów oraz redukcję kosztów produkcji. Dzięki tej technologii możliwe jest stworzenie bardziej elastycznych i efektywnych linii produkcyjnych, które są w stanie dostosować się do zmieniających się wymagań rynku.
Jednym z kluczowych zastosowań widzenia komputerowego w przemyśle jest kontrola jakości produktów. Systemy wizyjne potrafią wykrywać nawet najmniejsze defekty (m.in. pęknięcia, zarysowania, zanieczyszczenia, brakujące elementy), które mogłyby umknąć ludzkiemu oku, co przekłada się na poprawę jakości finalnych produktów i zmniejszenie liczby reklamacji. Są również w stanie szybko i dokładnie klasyfikować produkty według różnych kryteriów, takich jak rozmiar, kształt, kolor czy materiał, a także weryfikować wymiary produktów, co jest szczególnie ważne w przypadku produkcji elementów o wysokiej precyzji.
Firma TOMRA Food wykorzystuje na przykład computer vision do niezwykle dokładnego sortowania i klasyfikowania owoców na liniach produkcyjnych – świeżych borówek, jabłek oraz cytrusów. Technologia ta sprawia, że produkcja żywności staje się bardziej wydajna i opłacalna, ponieważ pozwala minimalizować straty oraz maksymalizować wyniki pakowania.
Z kolei platforma KiS 4.0, wdrażana w ramach europejskiego projektu Qu4lity – w który zaangażowani są między innymi tacy partnerzy, jak ABB, Siemens, Philips i Continental – wykorzystuje wizję komputerową oraz sztuczną inteligencję do wspierania koncepcji Zero Defect Manufacturing (ZDM) w Przemyśle 4.0. Dzięki integracji z technologiami Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT, Industrial Internet of Things) system umożliwia dokładną analizę wizualną komponentów oraz natychmiastowe reagowanie na potencjalne defekty, co pozwala na optymalizację procesów produkcyjnych.
Wizja komputerowa odgrywa kluczową rolę w automatyzacji produkcji. Roboty przemysłowe wyposażone w kamery i algorytmy widzenia komputerowego są w stanie wykonywać złożone zadania, takie jak montaż, pakowanie czy paletyzacja. Technologia ta umożliwia nawet stworzenie w pełni zautomatyzowanych linii produkcyjnych, w których roboty współpracują ze sobą i z innymi maszynami, wykonując różne zadania w sposób ciągły.
Systemy wizyjne są w stanie monitorować cały proces produkcji, wykrywając wszelkie nieprawidłowości i zapobiegając powstawaniu wadliwych produktów. Dla przykładu firma FANUC oferuje szeroką gamę robotów i cobotów przemysłowych wyposażonych w zaawansowaną technologię inspekcji wizyjnej. Są one w stanie wspierać wykonywanie takich zadań, jak chociażby kontrola jakości, wykrywanie defektów, weryfikacja montażu, sortowanie, kompletacja, zwiększając precyzję, elastyczność, wydajność i bezpieczeństwo procesów produkcyjnych w różnych branżach – od przemysłu motoryzacyjnego, aż po sektor elektroniczny.
Jeszcze więcej przykładów wizji komputerowej
Projektów opartych o widzenie komputerowe jest o wiele więcej – od systemów rozpoznawania twarzy usprawniających kontrolę dostępu na lotniskach, przez analizę ruchu sportowców zwiększającą efektywność treningów i pomagającą im osiągać lepsze wyniki, aż po asystentów głosowych osób niewidomych, wykorzystujących technologię rozpoznawania obrazu do ułatwienia poruszania się w przestrzeni publicznej i wykonywania codziennych czynności.
Od aplikacji wykorzystujących rzeczywistość rozszerzoną (AR, augmented reality), dzięki którym turyści mogą odkrywać informacje o historycznych miejscach, skanując smartfonem otaczające ich zabytki, aż po wykrywanie oszustw i fałszerstw finansowych, dzięki analizowaniu podpisów, dokumentów czy nagrań z kamer monitoringu.
Computer vision to dynamicznie rozwijająca się dziedzina sztucznej inteligencji, która ma potencjał do rewolucjonizowania naprawdę wielu branż, a perspektywy jej rozwoju są niezwykle obiecujące. Widzenie komputerowe nie tylko ułatwia życie, ale także otwiera nowe możliwości dla przedsiębiorstw i społeczeństwa, dzięki czemu jest jednym z najważniejszych osiągnięć współczesnej technologii AI.
Jeśli chcesz dowiedzieć się, w jaki sposób computer vision może wesprzeć Twój biznes, umów się na bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile.
Umów się na bezpłatną konsultację z
naszymi ekspertami AI i technologii
Skorzystaj z najnowszych rozwiązań AI, dopasowanych do potrzeb Twojej firmy. Zarezerwuj konsultację z architektami rozwiązań AI w Pragmile i odkryj nowe możliwości w zarządzaniu energią.
Aby umówić się na spotkanie, podaj swój e-mail firmowy
