Articles

ihmeitä kuvankäsittelyssä koneoppimisen avulla

keskustelemme joitakin ihmeitä alalla kuvankäsittelyn koneoppimisen edistysaskeleet.

kuvankäsittely voidaan määritellä kuvan tekniseksi analyysiksi monimutkaisten algoritmien avulla. Tässä syötteenä käytetään kuvaa,jossa hyödyllinen tieto palaa tulosteena. Raportin mukaan kuvankäsittelyala nousee 38,9 miljardiin dollariin vuoteen 2021 mennessä.

samaan aikaan myös Tekoälyala on kääntymässä huomattavaan kasvukäyrään. Mukaan Forbes, uskotaan, että tekoäly ja koneoppiminen on potentiaalia luoda lisää $2.6 T arvo vuoteen 2020 mennessä markkinointi ja myynti, ja jopa $2t valmistus ja Toimitusketjun suunnittelu.

etukäteen kuvankäsittely ehdotti vain kuvan diskreettien kohteiden tutkimista. Tekoälyn hyödyntäminen ja koneoppiminen voivat palata kuvankäsittelyalalla moniin eroihin. Google Lens on yksi tällainen vahvistus, joka tarjoaa syvän koneoppimisen ja tekoälyn käytön monimutkaisten kuvien käsittelyyn. Kuvittele, että olet kävelemässä puutarhassa jossain vieraassa maassa ja haluat tietää joidenkin kukkien nimen. Koska olet kaukaisessa maassa, et voi ymmärtää keskustelupalstalle kirjoitettua kieltä. Mitä sinä tekisit? Ei syytä huoleen, Google Lens Googlen lanseeraama sovellus, joka käyttää KUVANKÄSITTELYTEKNIIKOITA TEKOÄLYTEKNOLOGIOIDEN ja syvän koneoppimisen ohella, voi tulla jälleen lunastukseen. Google Lens tunnistaa ja selittää, mitä se väläyttää antaakseen toimia sen perusteella. Ainoa asia, mitä sinun tarvitsee tehdä, on osoittaa puhelimen tiettyyn kukkaan ja sitten kysyä Google Assistant, mikä esine olet etsimässä on.

tekoäly on helpottanut sellaisten ohjelmistojen kehittämistä, jotka pystyvät tunnistamaan ja selittämään kuvan sisällön. Tekoäly ja koneoppiminen voivat tehdä todellisia ihmeitä kuvankäsittelyn maailmassa. Eri toimialoilla voidaan tehdä seuraavia muutoksia:

Kuva-analyysistä voi olla paljon hyötyä terveydenhuoltoalalla. Syväoppimisalgoritmeihin perustuvat tietokonenäköohjelmat tekevät jo nyt terveydenhoitoalalla olosta mukavamman. Tällaiset ohjelmistot tekevät automatisoidusta analyysistä mahdollista tuottaa tarkempia tuloksia nopeassa tahdissa. Useimmat sairaalat eivät ole vielä alkaneet käyttää tällaista teknologiaa. Asianmukaisesti käytettynä tällaiset teknologiat auttavat meitä vähentämään riippuvuutta manuaalisesta analyysistä. Makroskooppisista mikroskooppinen, mukaan lukien molekyylikuvaus, voidaan käyttää saavuttaa kehittyneitä ja tarkkoja diagnostisia menettelyjä. Kuvankäsittelyllä voi olla ratkaiseva rooli Kasvaindiagnoosissa. Alueet, joilla koneoppimista ja tekoälyä voidaan soveltaa, ovat seuraavat:

  1. lääketieteellinen röntgen: useimmissa sairaaloissa ympäri maailmaa radiologit pannaan tutkimaan röntgenkuvaa etsimään poikkeamia. Hyödyntämällä automatisoitua kuva – analyysiä edistyneiden syväoppimisalgoritmien avulla radiologien taakkaa voidaan vähentää ja saada tarkempia ja nopeampia tuloksia. Tällainen analyysi voi auttaa radiologeja tekemään asianmukaisia päätöksiä. Tämän vuoksi radiologien on keskityttävä vain niihin raportteihin, joissa kuva-analyysi on tärkeä.
  2. potilaat: Automatisoidusta kuva-analyysistä voi olla paljon hyötyä potilaille. Heidän ei enää tarvitse odottaa päiviä tietääkseen diagnoosituloksistaan. Heidän saamansa tulokset ovat tarkempia ilman inhimillisiä virheitä.

Lääkintärobotit mahdollistavat lääkäreiden herkkien diagnoosien ja leikkausten tekemisen hyödyntämällä erittäin korkealaatuisia 3D-kuvia, joita ei muuten olisi ollut saatavilla. Iflexion

Defense

on haastavaa, että puolustusvoimien henkilöstö pääsee tiettyihin paikkoihin, koska he eivät tiedä, mitä on edessä. Kuvankäsittelyn eteneminen on mullistanut sodankäynnin tehokkaasti. Kauko-ohjattavilla lennokeilla voidaan nyt kaapata käsityksiä tällaisista paikoista ja myöhemmin analysoida niitä syväoppimisen algoritmien avulla.

Valvontakamerat, jotka antavat hälytyksen henkilön ollessa lähellä ovea, voidaan jopa saada ymmärtämään, kuka kyseinen henkilö on. Kuvankäsittely voi saada sen tapahtumaan ja muuttaa maailman täysin.

autoteollisuus

autoteollisuus on kokenut suurimman muodonmuutoksen kuluneen vuosikymmenen aikana, mutta mikään ei voi voittaa innovaatiota, jota tämä ala on todistamassa – itseohjautuvia autoja. Itseajavat autot ovat ikuisuus ja suurin asia, mitä alalla koskaan tapahtuu. Itseohjautuvat autot tekevät kaiken ajamisen puolestamme; voimme tehdä mitä haluamme. Kuvittele maailma, jossa pääsisi paikkoihin, joissa ei olisi liikenneruuhkia ja muita komplikaatioita. Eikö näytäkin aika mahtavalta? Kuvankäsittelyn ja syväoppimisen ansiosta itseohjautuvat autot auttavat vähentämään myös törmäyksiä. Itseajavat autot toimivat kohteen havaitsemiseen perustuen. Kohteen tunnistamiseen liittyy kuvanjakelua ja kuvan lokalisointia. Kuvan luokittelu on kuvan kohteiden tunnistamista ja kuvan lokalisoinnissa on kyse siitä, että annetaan tiettyjä paikkoja tästä kohteesta. Tähän päästään hyödyntämällä tekoäly-ja koneoppimisteknologioita.

jos haluat tietää lisää itseohjautuvista autoista ja niiden toiminnasta, tutustu tähän artikkeliin.

Maatalous

maatalousalalla kuvankäsittely samanaikaisesti tekoälyn kanssa voidaan määritellä uuden ajan pelinvaihtajaksi. Tämä auttaa parantamaan minkä tahansa tuotteen laatua. Jotta voidaan havaita rikkakasvien, Voimme käyttää tätä menetelmää. Rikkaruohot ovat niitä vieraita kasveja, joita viljellään pelloilla, ja se kilpailee kasvustojen kanssa paremmista ympäristöolosuhteista, kuten vedestä, lannoitteista ja jopa auringonvalosta. Se vaikuttaa haitallisesti viljelykasvien kasvuun. Reunapohjaiset koneluokittajat voivat havaita nämä rikkaruohot. Infrapunakuva-analyysi auttaa kastelujärjestelmien ymmärtämisessä ja seurannassa. Jopa infrapunakuva-analyysiä voidaan käyttää sadonkorjuuajan ennustamiseen. Tietokonenäöllä ja kuvankäsittelyllä voidaan myös arvioida hedelmiä ja ruokavarastoja värin, tilavuuden ja muodon perusteella. Elintarvikkeiden automatisoitu laatuanalyysi voi auttaa viljelijöitä säilyttämään paljon.

kuvankäsittelyn hyödyt ja se, miten tekoäly muuttaa kuvankäsittelyn maailmaa, eivät rajoitu edellä käsiteltyihin seikkoihin. Olemme vielä kuvankäsittelyn alkuvaiheessa, emmekä ole vielä tunnistaneet suurinta potentiaalia. Edelleen on epävarmuutta siitä, onko kuvankäsittelyllä potentiaalia yksilöllisen näkökyvyn tasolle. On myös paljon ongelmia, jotka liittyvät Majoitus valtava data, joka on kiinni kamerat ympäri maailmaa. Välitämme edelleen paljon tutkimusta ja selvityksiä tutkiaksemme lisää kuvankäsittelyn taipumuksia. Voimme odottaa, että se päivä on lähellä, jolloin teknologia muuttaa elämäntapaamme.