В прошлый раз на конкретных примерах мы объяснили, как работает детекция компьютерного зрения. В этой статье рассказываем, что такое компьютерное зрение в целом, из каких компонентов состоит такая система и как она работает на практике — от обработки изображения до обучения нейросети. Также рассмотрим, какие факторы влияют на точность распознавания и где сегодня уже применяется эта технология в реальных задачах бизнеса и промышленности.
Что такое компьютерное зрение
Компьютерное зрение (CV, Computer vision) — это технология, которая позволяет машине автоматически анализировать изображения или видео, распознавать, какие объекты на них находятся, а также в некоторых случаях понимать, что эти объекты делают. Например, система может определить, что на изображении находятся два человека: на одном надета кепка, на другом — нет, один человек сидит, а второй разговаривает по телефону.
Звучит как что-то из фильмов о технологическом будущем, однако, это уже реальность. Многие люди, сами того не зная, сталкиваются с компьютерным зрением ежедневно. Самый простой пример — штрафы для водителей: камера автоматически фиксирует нарушение и с помощью технологий компьютерного зрения определяет, какой номерной знак находится на автомобиле.
Составляющие компьютерного зрения
Теперь давайте подробнее поговорим о том, из чего в целом состоит система компьютерного зрения.
Первое, что необходимо, — это камера. Причём не каждая камера подходит для таких систем, однако, большинство современных камер уже удовлетворяет необходимым условиям.
Следующая часть — это компьютер или сервер, где будет находиться сама модель.
Третий обязательный элемент — это, конечно, модель, то есть специально обученная нейросеть для распознавания конкретных объектов или событий.
Таких моделей существует огромное множество: бывают комплексные модели, которые распознают сразу несколько типов объектов, а есть модели, которые специализируются только на одном уникальном типе объектов.
Однако, на практике, чаще всего создаётся система из нескольких моделей под конкретные задачи, а затем она дополнительно обучается на данных, полученных именно с тех камер и в тех условиях, где она будет использоваться.
Конечно же, базовая система компьютерного зрения зачастую состоит из нескольких, а иногда даже нескольких десятков камер, более мощного вычислительного оборудования, а также дополнительных инженерных решений. Например, на производствах часто используют специальные кожухи, системы обдува, защитные боксы и другие средства, которые позволяют системе корректно работать в разных климатических и производственных условиях .
Разбираемся на примере
Теперь давайте попробуем на простом примере объяснить, как происходит процесс распознавания объектов и последующего обучения. Существует множество подходов, приводим один из самых понятных.
Представьте, что у вас есть фотография пока ещё неизвестного объекта. Любая фотография — это набор пикселей. Сначала система анализирует самые простые признаки изображения: яркость, цветовые переходы и контуры. Затем на следующих этапах она начинает выделять линии, углы, формы и сочетания форм, а уже потом — более сложные признаки объекта.
Например, система может определить, что перед ней есть округлые формы, контуры ушей, глаза и шерсть, и на основе совокупности этих признаков сделать вывод, что на фотографии изображён котёнок или щенок.
Если модель ошиблась и решила, что это щенок, хотя на фото кошка, во время обучения она получает правильный ответ и корректирует свои внутренние параметры.
После этого она снова и снова повторяет такие операции на огромном количестве изображений — сотнях, тысячах, иногда миллионах. Именно так модель постепенно учится распознавать объекты всё точнее.
Этот принцип частично вдохновлён устройством нейронных связей в мозге человека, поэтому такие модели и называют нейросетями.
Интересный факт: распознавание более сложных объектов на практике иногда оказывается проще, чем распознавание простых. Например, распознать человека или трактор в кадре часто легче, чем определить обычную коробку.
Что определяет качество и эффективность распознавания
Здесь можно выделить два подхода: инженерный и вычислительный. С инженерной точки зрения очень важно правильно настроить освещение, расположить камеры, защитить их от попадания пыли и влаги, обеспечить стабильную температуру и постоянство изображения.
С точки зрения разработчика задача заключается в том, чтобы обучать модель на данных, максимально приближенных к условиям её будущей эксплуатации.
Также большое значение имеет масштаб и качество данных, на которых была обучена модель, то есть Dataset, а также мощность оборудования, на котором эта модель будет работать.
Где сегодня применяется компьютерное зрение
Теперь давайте перенесём это на практику и посмотрим, в каких сферах уже сегодня может применять данную технологию.
Компьютерное зрение используется в самых разных областях:
- системы контроля на производстве;
- распознавание автомобильных номеров;
- анализ документов и текста;
- беспилотный транспорт;
- медицинская диагностика по снимкам;
- анализ спутниковых изображений;
- системы безопасности и видеонаблюдения.
Ещё несколько лет назад внедрение систем компьютерного зрения считалось сложным и дорогостоящим проектом, доступным в основном крупным корпорациям. Однако сегодня ситуация значительно изменилась. Благодаря развитию нейросетей, появлению готовых моделей и удешевлению вычислительного оборудования такие решения становятся доступными для обычных компаний. Многие предприятия уже внедряют компьютерное зрение в свои процессы и довольно быстро начинают видеть практический эффект — от снижения количества ошибок и автоматизации рутинных задач до повышения безопасности и эффективности производства.
Таким образом, компьютерное зрение — это технология, которая позволяет машинам анализировать визуальную информацию и принимать решения на основе изображений и видео. Несмотря на сложность внутренних алгоритмов, в основе лежит довольно понятный принцип: анализ большого количества изображений и постепенное обучение модели распознавать закономерности. Уже сегодня эта технология активно используется в бизнесе и промышленности, и её роль будет только расти.