1 Wprowadzenie
Automatyczna analiza obrazu jest znana również pod inną nazwą wizja komputerowa (ang. Computer Vision). Można powiedzieć też, że AAO1 jest częścią jeszcze szerszej dziedziny automatycznej analizy sygnałów. Ponieważ różnice pomiędzy analizą obrazu i dźwięku w niektórych zadaniach będą się zacierać, to poznane metody w toku tego wykładu będzie można śmiało przenieść na inne dziedziny. Oczywiście uwzględniając szereg podobieństw pomiędzy analizą obrazu i analizą dźwięku, istniej wiele dedykowanych modeli stosowanych tylko w domenie fal dźwiękowych.
1 skrót od Automatyczna Analiza Obrazu
W ramach zadań realizowanych przez wizję komputerową można wymienić:
- pozyskiwanie obrazów (opis procesu “robienia zdjęcia” cyfrowego);
- przetwarzanie obrazów w celu zmiany ich parametrów (np. poprawy ostrości, usuwania szumów, itp);
- analizowania zdjęć w celu poszukiwania wzorców:
zastosowanie ML2 do klasyfikacji obiektów na zdjęciach;
zastosowanie ML do zadań regresyjnych (np. wyznaczanie poziomu wylania na podstawie zdjęć satelitarnych);
zastosowanie ML w lokalizacji obiektów na obrazie (np. wskazanie położenia samolotu na zdjęciu w postaci ujęcia go w prostokątną ramkę);
autoidentyfikacja (np. rozpoznawanie twarzy czy odcisku palca);
tworzenie obrazów na podstawie fraz (istnieją sieci np. GAN, które są w stanie wygenerować całkowicie fikcyjny obraz na podstawie zdania opisującego co ma się na nim znaleźć);
śledzenie ruchów na podstawie obrazu wideo (np. automatyczne kadrowanie obrazu wideo na podstawie położenia twarzy podczas rozmowy przez komunikator);
segmentacja obrazu;
i wiele innych
2 Machine Learning
Śmiało można stwierdzić, że AAO towarzyszy nam codziennie i na każdym kroku. Czasami nie jesteśmy nawet tego świadomi.
Poniżej przedstawiam listę wybranych zastosowań AAO:
- Transport - Rosnące wymagania sektora transportowego napędzają rozwój technologiczny w tej branży, w którego centrum znajduje się wizja komputerowa. Od pojazdów autonomicznych po wykrywanie zajętości miejsc parkingowych, Inteligentny System Transportowy (ITS) stał się krytycznym obszarem promowania wydajności, efektywności i bezpieczeństwa transportu.
- Medycyna. Dane z obrazowania medycznego są jednym z najbogatszych źródeł informacji. Bez odpowiedniej technologii lekarze są zmuszeni spędzać godziny na ręcznym analizowaniu danych pacjentów i wykonywaniu prac administracyjnych. Na szczęście, wraz z upływem lat i rozwojem technologii, branża opieki zdrowotnej stała się jedną z najszybciej przyjmujących nowe rozwiązania automatyzacji, w tym wizję komputerową.
- Produkcja. Przemysł produkcyjny przyjął już szeroką gamę rozwiązań automatyzacji z wizją komputerową w centrum. Pomaga ona zautomatyzować kontrolę jakości, zminimalizować zagrożenia bezpieczeństwa i zwiększyć wydajność produkcji. Oto niektóre z najczęstszych zastosowań wizji komputerowej w przemyśle produkcyjnym.
- Budowa. Sektor budowlany szybko przyjmuje technologię wizji komputerowej i wykorzystuje ją do wykrywania sprzętu ochrony osobistej, kontroli aktywów infrastruktury, wykrywania zagrożeń w miejscu pracy lub konserwacji.
- Rolnictwo. Sektor rolniczy był świadkiem kilku przypadków zastosowania modeli sztucznej inteligencji (w tym wizji komputerowej) w takich dziedzinach, jak monitorowanie upraw i plonów, zautomatyzowane zbiory, analiza warunków pogodowych, monitorowanie zdrowia zwierząt gospodarskich czy wykrywanie chorób roślin. Technologia ta zdobyła już silną pozycję dzięki możliwościom automatyzacji i wykrywania, a jej zastosowania będą się tylko rozszerzać.
- Sprzedaż detaliczna. Kamery zainstalowane w sklepach detalicznych pozwalają sprzedawcom zbierać duże ilości danych wizualnych pomocnych w projektowaniu lepszych doświadczeń klientów i pracowników. Rozwój systemów wizji komputerowej do przetwarzania tych danych sprawia, że cyfrowa transformacja branży realnej staje się znacznie bardziej osiągalna.
Przestrzeni do zastosowań AAO jest jeszcze dużo więcej ale nie sposób ich wszystkich opisać. Oto kilka przykładów z różnych kategorii.
Może też służyć do zabawy
