CV-приложения в реальном мире — это сложные системы, объединяющие несколько компонентов:
- Модель компьютерного зрения: отвечает за выполнение основной задачи (например, классификация или детекция).
- Инфраструктура: серверы, облачные платформы или устройства IoT, где модель запускается.
- Программная оболочка: пользовательские интерфейсы, API, базы данных.
- Система мониторинга: для отслеживания производительности и корректной работы модели.
Пример процесса:- Камера снимает изображение.
- Изображение отправляется на сервер.
- Модель обрабатывает изображение и возвращает результат.
- Результат отображается в интерфейсе или используется для принятия решений.
Примеры интеграции CV в разных отраслях
1.
Безопасность: системы видеонаблюдения с AIКомпьютерное зрение активно применяется для мониторинга и анализа видеопотока:
- Распознавание лиц для контроля доступа.
- Детекция подозрительных действий (например, кражи или падения человека).
- Анализ трафика: автоматизация контроля дорожных ситуаций.
Реальный пример:AI-решения для городских камер, которые помогают находить преступников, опознавая их по лицу или номерным знакам.
2.
Медицина: автоматизированное определение заболеванийCV помогает врачам анализировать медицинские изображения:
- Определение раковых опухолей на КТ или МРТ.
- Анализ снимков глаз для диагностики диабетической ретинопатии.
- Автоматическое распознавание аномалий на рентгеновских снимках.
Реальный пример:Система анализа маммографий от Google Health, которая выявляет рак молочной железы с точностью выше, чем у многих специалистов.
3.
Ритейл: кассы самообслуживания и анализ покупателейКомпьютерное зрение оптимизирует процессы в магазинах:
- Кассы самообслуживания: автоматическое распознавание товаров.
- Анализ поведения покупателей: отслеживание маршрутов, оценка очередей.
- Динамическое ценообразование: использование данных CV для управления полками.
Реальный пример:Amazon Go — магазины без касс, где товары идентифицируются с помощью CV, а оплата происходит автоматически.