Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz in der Computer Vision?

Durch den Einsatz von Computer-Vision-Technologie können Computer Dinge visuell identifizieren oder bestätigen. Es kann beispielsweise Autos und Personen erkennen und unterscheiden. Wie erreicht Computer Vision seine Ziele?

Diese Technologie nutzt große Datenmengen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Es kann Daten unterschiedlicher Art, Muster und Qualität sammeln und analysieren und beispielsweise dazu dienen, Veränderungen in Projekten im Laufe der Zeit zu erkennen. Dabei handelt es sich um eine sehr komplexe und vielschichtige Technologie. Vom Menschen gesteuertes Computersehen hat viele Anwendungen. Obwohl es noch am Anfang steht, deuten Berichte darauf hin, dass der Einsatz von Computer Vision erhebliche Vorteile für Unternehmen in vielen verschiedenen Branchen hat. Hier einige Beispiele und Beschreibungen

• Medizinisches Personal kann mithilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz verschiedene Bilddateien, einschließlich Röntgen- und Magnetresonanzbilder, scannen, um Anomalien und Schwierigkeiten zu finden und die Diagnose zu verbessern.
• Globale Einzelhandelsriesen könnten künstliche Intelligenz nutzen, um die Effizienz der Lieferkette zu maximieren und die Gesamtproduktivität zu verbessern. Darüber hinaus kann es zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und zur Reduzierung der Fluktuationsraten genutzt werden. Einzelhandelsriesen nutzen die Technologie, um leere Regale zu erkennen, den Lagerbestand aufzufüllen und Kunden basierend auf ihren Vorlieben, Surf- oder Einkaufsgewohnheiten relevante Produkte zu empfehlen.
• Mit Hilfe von Computer Vision können selbstfahrende Autos ihre Umgebung verstehen. Menschliche Fahrer werden keine selbstfahrenden Autos steuern. Daher ist eine genaue Objekt- und Umgebungsidentifizierung von entscheidender Bedeutung, um Tragödien zu vermeiden.
• Behörden haben damit begonnen, durch künstliche Intelligenz gesteuerte Computervision zur Überwachung öffentlicher Bereiche wie Flughäfen, Museen, Stadien und Bahnhöfe einzusetzen, um verdächtige Aktivitäten oder die Aktivitäten zwielichtiger Personen schnell zu erkennen oder potenzielle Bedrohungen hervorzuheben. Die Technologie wird bei der Reduzierung der Kriminalität immer wirksamer.
• Die Qualität der Pflanzen, die Bodenbedingungen und die Erkennung vieler Pflanzenkrankheiten werden mithilfe von Computer Vision mit künstlicher Intelligenz bewertet. Diese Technologie kann Landwirten dabei helfen, ihre landwirtschaftlichen Erträge zu steigern und die Verschwendung von Ressourcen zu minimieren.

Computer-Vision-Technologie basiert hauptsächlich auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Computer Vision, eine Vielzahl visueller Eingaben zu verstehen, zu erkennen und zu analysieren. KI-Modelle, Logikmodelle und Modelle können schnell große Mengen gekennzeichneter und unbeschrifteter visueller Eingaben aufnehmen, verarbeiten und daraus lernen. Computer mit Computer Vision sind in der Lage, einzigartige Merkmale, Muster und Zusammenhänge in Filmen, Bildern und Informationsgrafiken zu unterscheiden. Maschinelles Lernen ist der Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computer Vision ermöglicht.

Maschinelles Lernen nutzt große Trainingsdatensätze, um Muster zu entdecken. Selbst die komplexesten Fotos, Merkmale oder Objekte können durch maschinelle Lernalgorithmen oder Logik gefunden werden. Selbst die komplexesten Fotos können mithilfe maschinellen Lernens segmentiert werden, um nach Anomalien zu suchen. Mit der Bildsegmentierung kann ein Computer ein Bild in seine logischen Bestandteile zerlegen. Beispielsweise können Autos anhand von Merkmalen wie Fenstern, Windschutzscheiben, Rädern und Lenkung klassifiziert werden. Durch die Bildsegmentierung können mehrere logische Teile unterschieden werden

Darüber hinaus besteht der Zweck der Bildsegmentierung darin, tiefer zu erforschen und die einzigartigen Eigenschaften jeder Komponente zu bestimmen. Der gesamte Prozess ist sehr komplex und die Risiken hoch. Wenn die Datenidentifizierung und -verarbeitung ungenau ist, kann dies zu falschen Schlussfolgerungen führen. Wenn zum Beispiel ein selbstfahrendes Auto beim Fahren auf der Straße einen Fußgänger, der ein gestreiftes Hemd trägt, fälschlicherweise als Zebrastreifen identifiziert, wird das katastrophale Folgen haben

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