Articles

underverk i bildbehandling med maskininlärning

vi diskuterar några underverk inom bildbehandling med maskininlärning framsteg.

bildbehandling kan definieras som den tekniska analysen av en bild med hjälp av komplexa algoritmer. Här används bilden som ingång, där den användbara informationen returnerar som utgång. Enligt en rapport kommer bildbehandlingsindustrin att nå 38,9 miljarder USD år 2021.

samtidigt vänder den artificiella Intelligensindustrin också till en betydande tillväxtkurva. Enligt Forbes tros det att AI och maskininlärning har potential att skapa ytterligare $2.6 ton i värde av 2020 i marknadsföring och försäljning, och upp till $2T i tillverkning och supply chain planering.

i förväg föreslog bildbehandling endast att man undersökte de diskreta målen i en bild. Att använda sig av AI och maskininlärning kan återvända i många skillnader i bildbehandlingsindustrin. Google Lens är en sådan förstärkning som ger användningen av djup maskininlärning och AI för att bearbeta komplexa bilder. Tänk dig att du går runt en trädgård i något främmande land och du vill veta namnet på några blommor. Eftersom du befinner dig i ett avlägset land kan du inte förstå språket som skrivs på anslagstavlan. Vad skulle du göra? Du behöver inte oroa dig, Google Lens en app lanserad av Google, som använder bildbehandlingstekniker tillsammans med AI-teknik och djup maskininlärning kan komma till din inlösen igen. Google Lens identifierar och förklarar vad det blinkar för att ge åtgärder baserat på det. Det enda du behöver göra är att rikta telefonen mot en viss blomma och fråga sedan Google Assistant vad objektet du tittar på är.

AI har underlättat utvecklingen av programvara som kan erkänna och förklara innehållet i en illustration. AI och maskininlärning kan göra verkliga underverk inom bildbehandling. Några av de förändringar som kan dras om i olika branscher är följande:

bildanalys kan vara till stor nytta i vårdbranschen. Datorvisionsprogramvara baserad på djupa inlärningsalgoritmer gör redan saker mer bekväma i vårdbranschen. Sådan programvara gör automatiserad analys möjligt att leverera mer exakta resultat i snabb takt. De flesta sjukhus har inte börjat använda sådan teknik än. När de används på lämpligt sätt hjälper sådana tekniker oss att minska beroendet av manuell analys. Från makroskopisk till mikroskopisk, inklusive molekylär avbildning, kan användas för att uppnå avancerade och exakta diagnostiska förfaranden. Bildbehandling kan spela en avgörande roll vid Tumördiagnos. Områden där maskininlärning och AI kan tillämpas är följande:

  1. Medicinsk röntgen: på de flesta sjukhus runt om i världen görs radiologer för att studera röntgen för att söka efter anomalier. Genom att använda automatiserad bildanalys med avancerade djupinlärningsalgoritmer kan belastningen på radiologerna minskas och mer exakta och snabbare resultat kan erhållas. Sådan analys kan hjälpa radiologer att fatta lämpliga beslut. Som ett resultat behöver radiologer bara fokusera på de rapporter där bildanalys markerar som viktig.
  2. patienter: Automatiserad bildanalys kan vara till stor nytta för patienterna. De behöver inte längre vänta på dagar för att veta om deras diagnosresultat. Resultaten de skulle få kommer att vara mer exakta utan några mänskliga fel.

medicinska robotar tillåter läkare att utföra känsliga diagnoser och operationer genom att använda extremt högkvalitativa 3D-bilder som inte skulle ha varit tillgängliga annars. Även för att veta mer om fördelarna med bildbehandling i vårdindustrin besök iflexion

försvar

det var utmanande för försvarspersonalen att komma åt vissa specifika platser eftersom de inte vet vad som ligger framåt. Utvecklingen av bildbehandling har revolutionerat krigföring effektivt. Fjärrstyrda drönare kan nu användas för att fånga uppfattningar om sådana platser och senare analyseras med hjälp av djupa inlärningsalgoritmer.

övervakningskameror som ger en varning när en person är nära dörren kan till och med göras för att förstå vem den personen är. Bildbehandling kan få det att hända och kommer att förändra världen helt.

bilindustrin

bilindustrin har sett den största metamorfosen under det föregående decenniet, men ingenting kan övervinna den innovation som denna bransch håller på att bevittna, vilket är – självkörande bilar. Självkörande bilar är evigheten och är den största någonsin som händer i branschen. Självkörande bilar gör allt för oss; vi kan göra vad vi vill. Föreställ dig världen där skulle nå platser utan några trafikblock och andra komplikationer. Ser det inte ganska fantastiskt ut? Tack vare bildbehandling och djupt lärande självkörande bilar kommer att bidra till att minska antalet kollisioner också. Självkörande bilar fungerar baserat på objektdetektering. Objektdetektering innebär bilddistribution och bildlokalisering. Bildklassificering är att identifiera vad objekten är i bilden och bildlokalisering handlar om att tillhandahålla specifika platser om detta objekt. Detta uppnås genom att använda AI och maskininlärningsteknik.

för att veta mer om självkörande bilar och hur de fungerar, kolla in den här artikeln.

jordbruk

när det gäller jordbruksindustrin kan bildbehandling, samtidigt med AI, definieras som en spelväxlare i den nya eran. Detta bidrar till att öka kvaliteten på en produkt. För att upptäcka ogräset kan vi använda den här metoden. Ogräs är de främmande växter som odlas i fälten, och det konkurrerar med grödorna för att få bättre miljöförhållanden, inklusive vatten, gödselmedel och till och med solljus. Det påverkar tillväxten av grödor negativt. Kantbaserade maskinklassificerare kan upptäcka dessa ogräs. Infraröd bildanalys hjälper till att förstå och övervaka bevattningssystem. Även den infraröda bildanalysen kan användas för att prognostisera skördetiden. Datorseende och bildbehandling kan också användas för att betygsätta frukt och livsmedelslager baserat på färg, volym och form. Automatiserad kvalitetsanalys av livsmedelsprodukter kan hjälpa jordbrukare att bevara mycket.

fördelarna med bildbehandling och hur AI kommer att förändra bildbehandlingsvärlden är inte begränsade till de punkter som diskuterats ovan. Vi är fortfarande i början av bildbehandling, och vi har ännu inte identifierat den största potentialen. Fortfarande överlever osäkerheten om bildbehandling har potential för individuell vision. Det finns också många problem i samband med boende av stora data som fångas av kameror över hela världen. Vi förmedlar fortfarande mycket forskning och utredning för att undersöka mer om lutningarna i bildbehandling. Vi kan förvänta oss att den dagen är nära där tekniken kommer att förändra vårt sätt att leva.