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Wunder in der Bildverarbeitung mit maschinellem Lernen

Wir diskutieren einige Wunder auf dem Gebiet der Bildverarbeitung mit Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens.

Bildverarbeitung kann als die technische Analyse eines Bildes unter Verwendung komplexer Algorithmen definiert werden. Hier wird das Bild als Eingabe verwendet, wobei die nützlichen Informationen als Ausgabe zurückgegeben werden. Laut einem Bericht wird die Bildverarbeitungsindustrie bis 2021 38,9 Milliarden US-Dollar erreichen.

Inzwischen entwickelt sich auch die Branche der künstlichen Intelligenz zu einer beträchtlichen Wachstumskurve. Laut Forbes wird angenommen, dass KI und maschinelles Lernen das Potenzial haben, bis 2020 einen zusätzlichen Wert von 2,6 T US-Dollar in Marketing und Vertrieb und bis zu 2 T US-Dollar in der Fertigungs- und Lieferkettenplanung zu schaffen.

Die vorherige Bildverarbeitung schlug nur vor, die diskreten Ziele in einem Bild zu untersuchen. Die Nutzung von KI und maschinellem Lernen kann zu vielen Unterschieden in der Bildverarbeitungsindustrie führen. Google Lens ist eine solche Lösung, die den Einsatz von Deep Machine Learning und KI zur Verarbeitung komplexer Bilder ermöglicht. Stellen Sie sich vor, Sie gehen in einem fremden Land durch einen Garten und möchten den Namen einiger Blumen wissen. Da Sie sich in einem fernen Land befinden, können Sie die auf dem Message Board geschriebene Sprache nicht verstehen. Was würdest du tun? Kein Grund zur Sorge, Google Lens, eine von Google gestartete App, die Bildverarbeitungstechniken zusammen mit KI-Technologien und tiefem maschinellem Lernen verwendet, kann Ihnen wieder in den Sinn kommen. Google Lens identifiziert und erklärt, was es braucht, um darauf basierende Aktionen auszuführen. Das einzige, was Sie tun müssen, ist, Ihr Telefon auf eine bestimmte Blume zu richten und dann Google Assistant zu fragen, was das Objekt ist, das Sie betrachten.

KI hat die Entwicklung von Software erleichtert, die den Inhalt einer Illustration erkennen und erklären kann. KI und maschinelles Lernen können im Bereich der Bildverarbeitung wahre Wunder vollbringen. Einige der Änderungen, die in verschiedenen Branchen vorgenommen werden können, sind wie folgt:

Die Bildanalyse kann im Gesundheitswesen von großem Nutzen sein. Computer-Vision-Software, die auf Deep-Learning-Algorithmen basiert, macht die Dinge in der Gesundheitsbranche bereits komfortabler. Eine solche Software ermöglicht eine automatisierte Analyse, um schnell genauere Ergebnisse zu liefern. Die meisten Krankenhäuser haben noch nicht begonnen, solche Technologien einzusetzen. Bei entsprechender Anwendung helfen uns solche Technologien, die Abhängigkeit von manuellen Analysen zu reduzieren. Von makroskopisch bis mikroskopisch, einschließlich molekularer Bildgebung, können fortschrittliche und genaue Diagnoseverfahren durchgeführt werden. Die Bildverarbeitung kann bei der Tumordiagnose eine entscheidende Rolle spielen. Bereiche, in denen maschinelles Lernen und KI angewendet werden können, sind wie folgt:

  1. Medizinisches Röntgen: In den meisten Krankenhäusern auf der ganzen Welt müssen Radiologen das Röntgenbild untersuchen, um nach Anomalien zu suchen. Durch den Einsatz automatisierter Bildanalyse mit fortschrittlichen Deep-Learning-Algorithmen kann die Belastung der Radiologen reduziert und genauere und schnellere Ergebnisse erzielt werden. Eine solche Analyse kann Radiologen helfen, geeignete Entscheidungen zu treffen. Daher müssen sich Radiologen nur auf die Berichte konzentrieren, in denen die Bildanalyse als wichtig eingestuft wird.
  2. Patienten: Die automatisierte Bildanalyse kann für die Patienten von großem Nutzen sein. Sie müssen nicht mehr tagelang warten, um von ihren Diagnoseergebnissen zu erfahren. Die Ergebnisse, die sie erhalten würden, werden ohne menschliche Fehler genauer sein.

Mit medizinischen Robotern können Ärzte heikle Diagnosen und Operationen durchführen, indem sie extrem hochwertige 3D-Bilder verwenden, die sonst nicht verfügbar gewesen wären. Um mehr über die Vorteile der Bildverarbeitung in der Gesundheitsbranche zu erfahren, besuchen Sie iflexion

Defense

Es war eine Herausforderung für das Verteidigungspersonal, auf bestimmte Standorte zuzugreifen, da sie nicht wissen, was vor ihnen liegt. Das Fortschreiten der Bildverarbeitung hat die Kriegsführung effektiv revolutioniert. Mit ferngesteuerten Drohnen können nun Wahrnehmungen solcher Orte erfasst und später mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen analysiert werden.

Überwachungskameras, die einen Alarm geben, wenn sich eine Person in der Nähe der Tür befindet, können sogar dazu gebracht werden, zu verstehen, wer diese Person ist. Bildverarbeitung kann es möglich machen und wird die Welt komplett verändern.

Automobilindustrie

Die Automobilindustrie hat im letzten Jahrzehnt die größte Metamorphose erlebt, aber nichts kann die Innovation überwinden, die diese Branche erleben wird – selbstfahrende Autos. Selbstfahrende Autos sind die Ewigkeit und das Größte, was jemals in der Branche passiert ist. Selbstfahrende Autos machen das Fahren für uns; wir können tun, was wir wollen. Stellen Sie sich die Welt vor, in der Sie Orte ohne Verkehrsblockaden und andere Komplikationen erreichen würden. Sieht es nicht ziemlich toll aus? Dank Bildverarbeitung und Deep Learning werden selbstfahrende Autos auch dazu beitragen, die Anzahl der Kollisionen zu reduzieren. Selbstfahrende Autos arbeiten auf Basis der Objekterkennung. Die Objekterkennung umfasst die Bildverteilung und Bildlokalisierung. Bei der Bildklassifizierung wird identifiziert, was die Objekte im Bild sind, und bei der Bildlokalisierung geht es darum, bestimmte Positionen zu diesem Objekt bereitzustellen. Dies wird durch den Einsatz von KI- und Machine Learning-Technologien erreicht.

Um mehr über selbstfahrende Autos und deren Funktionsweise zu erfahren, lesen Sie diesen Artikel.

Landwirtschaft

Für die Landwirtschaft kann die Bildverarbeitung gleichzeitig mit der KI als Wegbereiter in der neuen Ära definiert werden. Dies hilft bei der Steigerung der Qualität eines Produkts. Um das Unkraut zu erkennen, können wir diese Methode verwenden. Unkraut sind jene fremden Pflanzen, die auf den Feldern angebaut werden, und es konkurriert mit den Pflanzen, um bessere Umweltbedingungen zu erhalten, einschließlich Wasser, Dünger und sogar Sonnenlicht. Es beeinträchtigt das Wachstum von Pflanzen. Kantenbasierte Maschinenklassifikatoren können diese Unkräuter erkennen. Infrarot-Bildanalyse hilft beim Verständnis und Überwachung von Bewässerungssystemen. Auch die Infrarot-Bildanalyse kann zur Vorhersage der Erntezeit genutzt werden. Computer Vision und Bildverarbeitung können auch verwendet werden, um Früchte und Lebensmittelbestände anhand von Farbe, Volumen und Form zu bewerten. Die automatisierte Qualitätsanalyse von Lebensmitteln kann Landwirten helfen, viel zu bewahren.

Vorteile der Bildverarbeitung und wie KI die Welt der Bildverarbeitung verändern wird, ist nicht auf die oben diskutierten Punkte beschränkt. Wir stehen noch am Anfang der Bildverarbeitung und müssen noch das größte Potenzial erkennen. Dennoch besteht Unsicherheit darüber, ob die Bildverarbeitung das Potenzial des individuellen Sehens hat. Es gibt auch viele Probleme im Zusammenhang mit der Aufnahme großer Datenmengen, die von Kameras auf der ganzen Welt erfasst werden. Wir sind immer noch viel Forschung und Untersuchung, um mehr über die Neigungen der Bildverarbeitung zu untersuchen. Wir können erwarten, dass der Tag nahe ist, an dem Technologie unsere Lebensweise verändern wird.