Kedileri, köpekleri ve yabani otları tespit etmek, bilgisayarla görme uygulamaları bunlardan çok daha fazlasıdır
Bilgisayarla görme konusundaki ilk deneyler 1950'lerde başladı. 20 yıl sonra, bu teknoloji ticari aşamaya girmeye başladı ve esas olarak daktilo ile el yazısı arasında ayrım yapmak için kullanıldı. Günümüzde bilgisayarla görme uygulaması çok kapsamlıdır. 2022'de bilgisayar vizyonu ve donanım pazarı kârının 48,6 milyar ABD dolarına ulaşacağını tahmin ediyoruz. Bu teknoloji ne görünür ne de dokunulabilir olsa da, uzun zamandır hayatımıza entegre olmuştur ve her yerdedir.
Bu makale bilgisayar vizyonunun tanımını tanıtacak ve nasıl çalıştığını açıklayacak ve bu teknolojinin yaşamdaki yedi harika örneğini tanıtacaktır.
Bilgisayar görüşü bir yapay zeka biçimidir. Bilgisayarlar bu teknolojiyi dünyayı "görmek", görsel verileri analiz etmek ve ardından ilgili kararlar almak veya çevredeki çevre ve etrafındaki gerçek zamanlı koşullar hakkında bilgi edinmek için kullanabilir.
İnsanlar tarafından üretilen büyük miktarda veri, bilgisayarla görmenin hızlı gelişmesinin nedenlerinden biridir ve biz de bu verileri bu teknolojiyi eğitmek ve mükemmelleştirmek için kullanıyoruz. Yalnızca mobil cihazdaki yerleşik kamera, dünyaya sayısız görüntü ve video ile katkıda bulunmuştur. Görüntünün kendisi resimler ve videolar içerir ve ayrıca termal sensörler ve kızılötesi sensörler gibi kaynaklar tarafından oluşturulan verileri temsil etmek için de kullanılabilir.
Büyük miktarda görsel veriye ek olarak (her gün 3 milyardan fazla görüntü çevrimiçi olarak paylaşılır), verileri analiz etmek için gereken bilgisayar yeteneklerinin açıklığı artmaya devam etti ve bu teknolojiyi edinmenin maliyeti de düşmeye devam etti.
Bilgisayarla görme teknolojisi yeni donanım ve yeni algoritmaların desteğini kazandıkça, nesne tanıma daha doğru hale geldi. Son birkaç yılda, ayrımcılık doğruluğu oranı% 50'den% 99'a yükseldi ve teknoloji, görsel girdiye hızlı yanıt verme konusunda insanlardan daha iyi.
Makineler için görüntü yetenekleri sağlamak, yapay zekanın tüm işlevlerini gerçekleştirmenin önemli bir parçasıdır. İnsanın görsel sürecini taklit etmek için makinelerin görüntüleri edinmesi, işlemesi, analiz etmesi ve anlaması gerekir. Sinir ağının da desteğiyle makinede yinelemeli öğrenme süreci gerçekleştirilmiş ve makine görsel yeteneğini de başarıyla kazanmıştır.
Bu süreçte, önce makine öğrenimine özel konulara yardımcı olan bilgileri içeren seçili bir veri kümesi belirlemeniz gerekir. Örneğin, 2012'de Googleın X Laboratuvarı, kedi içeren görüntüleri tanımlamak için sinir ağını kullanmaya çalıştı, bu nedenle kullandığı veri kümesi, hem kedi içeren görüntüleri hem de kedi içermeyen örnekleri toplamak için gerekliydi.
Görüntü gereksinimleri karşılıyorsa "meta veriler" ile işaretlenecektir, bu da bu görüntülerin doğru yanıt olduğu anlamına gelir. Sinir ağı bu verilere ve logolara baktığında, kedileri içeren resimleri bulabilir; aynı zamanda, yanıtların doğruluğuna ilişkin geri bildirim de teknolojisinin gelişmesine katkıda bulunur.
Sinir ağları ayrıca görüntünün farklı kısımlarını ayırt etmek için görüntü tanımayı kullanır. Bu örnekte, makine öğrenimi, programcılar tarafından kedi özelliklerini (kuyruk ve sakal gibi) tanımlayan değil, on binlerce resim yüklemeyi öğrenerek yapılır.
Çizginizde, dokunduğunuz her şeyin bilgisayarla görme teknolojisi tarafından güçlendirildiğini hayal edebilirsiniz. Aşağıdakiler, günümüzün bilgisayarla görme uygulamalarının en heyecan verici örneklerinden bazılarıdır:
1. Kendi kendine giden arabalar
Otonom araçlar için bilgisayar görüşü son derece önemlidir. Tesla, BMW, Volvo ve Audi gibi otomobil üreticileri, otomobillerin dış ortamdan görüntüler elde etmesine yardımcı olmak için çok açılı kameralar, lidarlar, radarlar ve ultrasonik sensörler kullanmaya başladılar, böylece otonom araçlar yoldaki nesneleri ve yol işaretlerini belirleyebilir. Trafik ışıklarının yanı sıra sürüş daha güvenli olacaktır.
2. Google Çeviri uygulaması
Logodaki yabancı dilin ne anlama geldiğini öğrenmek istiyorsanız, kameranızı bu kelimelere doğrultmanız yeterlidir, Google Translate sorunu hemen çözebilir. Yazılım, resimleri ayırt etmek ve doğru bir çeviri sağlamak için dahili optik nesne tanıma işlevini kullanır - bu aynı zamanda bilgisayarla görmenin kullanılmasının örneklerinden biridir.
3. Yüz tanıma
Çin, yüz tanıma teknolojisinin geliştirilmesinde verimli sonuçlar elde etti.Bu teknoloji aynı zamanda kamu güvenliği çalışmalarında, çevrimiçi ödemede, havaalanı güvenliğinde de kullanılıyor ve Pekin Tiantan Park bile tuvalet kağıdı hırsızlığını önlemek için bu teknolojiye sahip.
4. Sağlık
Tıbbi verilerin% 90'ı görüntülere dayalı olarak oluşturulduğundan, ister X-ışınlarını, mamogram taramasını veya diğer tıbbi görüntüleri analiz etmek veya hastaları izlemek için yeni tıbbi teşhis yöntemlerinin etkinleştirilmesi olsun, bilgisayarla görme tıpta da çok faydalıdır. Sorunu önceden keşfetmek, cerrahi tedavi ile desteklenmektedir. Tıp kurumlarının ve uzman hastaların bu teknolojiden faydalanması ve gelecekte sağlık alanında daha popüler hale gelmesi beklenmektedir.
5. Gerçek zamanlı egzersiz takibi
TV spor karşılaşmalarında buz hokeyi takip etmek çok yaygındır.Ayrıca bilgisayar görüşü strateji analizine, sporcu performansına ve puanlamaya da uygulanabilir ve marka sponsorlarının etkinliklerde görünürlüğünü de takip edebilir.
6. Tarım
2019 Uluslararası Tüketici Elektroniği Fuarı'nda John Deere, hasatta tahılların kalitesini analiz etmek için yapay zeka ve bilgisayarla görme teknolojisini kullanan ve aynı zamanda tahıl hasadı için en iyi yolu bulan yarı otomatik bir biçerdöver gösterdi. Bu teknoloji aynı zamanda yabani otları tespit etmek için de kullanılabilir-herbisitler doğrudan yabani otların üzerine püskürtülebilir, tahıl etkilenmez ve herbisit miktarının% 90 oranında azaltılması beklenir.
7. İmalat
Bilgisayar görüşü desteğiyle üretim daha güvenli, akıllıca ve verimli çalışabilir. Üreticiler, makine arızalarını önlemek için bilgisayarla görme teknolojisini kullanır ve aynı zamanda arızaların neden olduğu yüksek kayıpları önler - bu tür öngörücü bakım, üretimde bilgisayarla görme teknolojisinin kullanımının yalnızca bir örneğidir. Aynı zamanda bu teknoloji, paketleme sürecini izlememize, kaliteyi sağlamamıza ve düşük kaliteli ürünleri azaltmamıza da yardımcı olabilir.
Bilgisayarla görme gerçek hayatta yaygın olarak kullanılsa da, bu teknoloji henüz derinlemesine bir gelişme dönemine girmemiştir. İnsanlar ve makineler işbirliği yapmaya devam ettikçe, makineler daha fazla sorunu otomatik olarak çözmek için görüntü tanımayı da kullanacak ve insan eli yüksek değerli emeğe daha fazla odaklanmak için özgür kalacak.
