Qu'est-ce que la vision par ordinateur dans l'intelligence artificielle

L'Intelligence Artificielle (IA) a émergé avec le développement d'"agents intelligents ayant un désir de connaissance". C'est une ressource qui identifie le besoin de diverses actions et agit en conséquence pour obtenir des résultats optimaux. L'intelligence artificielle fait également référence aux machines capables de simuler l'apprentissage et l'analyse humains pour résoudre des problèmes.

Qu'est-ce que la vision par ordinateur dans l'intelligence artificielle ?

La vision humaine a bénéficié de générations d'apprentissage sur la façon de distinguer différents objets, de calculer la distance entre les objets, ainsi que de détecter et vérifier si les images sont exactes.

Développer des appareils numériques qui saisissent les entrées d'images ou de vidéos de la même manière que les humains est un objectif dans le domaine de la vision par ordinateur.

La vision par ordinateur entraîne les ordinateurs à effectuer les mêmes tâches plus efficacement que l'œil humain, la rétine, le nerf optique et le cortex oculaire, en utilisant des algorithmes, des données et des caméras au lieu de ces organes.

Applications de l'intelligence artificielle dans la vision par ordinateur

Reconnaissance d'objets : Une technologie de vision par ordinateur appelée reconnaissance d'objets est utilisée pour identifier, localiser et classer des images ou des objets numériques dans le monde réel. Il utilise l’intelligence artificielle appliquée pour transformer les ordinateurs en détecteurs d’objets capables de numériser des images et des vidéos du monde réel. Il comprend les caractéristiques des choses et détermine leur destination, tout comme les individus.

La qualité des données d'entraînement est cruciale pour l'efficacité des systèmes de reconnaissance d'objets. Plus de données signifie que le modèle classera les objets plus rapidement en fonction de caractéristiques connues. Les caractéristiques d'une image influencent la probabilité d'identifier correctement un objet. Pour déterminer l’étiquette ou la catégorie d’un objet en intelligence artificielle, le système calcule un score de confiance. Afin d’obtenir des résultats, les calculs algorithmiques de reconnaissance d’objets doivent être parfaitement compris.

Segmentation d'image : Formez un réseau neuronal ou un algorithme d'apprentissage automatique pour trouver des objets spécifiques en fonction des pixels de l'image pour la segmentation de l'image. Pour déterminer la présence d'un objet, il analyse chaque pixel de l'objet indépendamment et met en évidence leur emplacement, plutôt que de tracer des bordures. Lorsqu'un objet est partiellement masqué ou masqué, le système ne fournit pas de valeur car il ne peut pas localiser la contrepartie sombre de l'image.

Par exemple, s'il y a une image d'une voiture, l'algorithme mettra en évidence la voiture entière en rouge pour attirer l'attention des gens, l'identifiera comme une catégorie « voiture » et affichera un score de confiance de « 85 % ». Sur la base de ce résultat, l'algorithme est sûr à 85 % que l'objet dans l'image est une voiture.

Agriculture : L'agriculture et la technologie moderne ne font pas souvent bon ménage. Cependant, les exploitations agricoles du monde entier abandonnent progressivement les méthodes et outils obsolètes. Les agriculteurs utilisent désormais la vision par ordinateur pour stimuler l’agro-industrie.

Les entreprises agrotechnologiques adoptent des technologies avancées combinées à l'intelligence artificielle pour se concentrer sur la récolte et les semis agricoles. Des technologies de pointe telles que le désherbage, l’évaluation de la santé des plantes et l’analyse météorologique peuvent être réalisées à l’aide de modèles d’IA. La vision par ordinateur a de nombreuses applications actuelles et prévisibles dans l'agriculture, telles que la surveillance des cultures par drone, l'application automatisée de pesticides, la surveillance des rendements et le tri et la classification intelligents des cultures, etc.

Reconnaissance faciale : Bien que cet aspect soit principalement utilisé sur les smartphones au niveau personnel, mais la technologie de reconnaissance faciale est un moteur potentiel pour la sécurité publique. Une fonction importante de reconnaissance d’images a été utilisée dans de nombreux pays pour reconnaître les visages dans les lieux publics. Pour détecter les visages avec la plus grande précision, l'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et des algorithmes d'apprentissage profond pour entraîner l'application afin d'obtenir les meilleurs résultats. Les résultats enregistrés sont ensuite extraits vers un système backend pour une analyse plus approfondie. L'utilisation de cette technologie est extrêmement utile pour identifier et réduire les activités liées à la criminalité, au vol et aux effractions.

Industrie manufacturière : La vision par ordinateur est souvent utilisée dans les systèmes d'inspection par intelligence artificielle. Ces méthodes sont utilisées pour augmenter la productivité dans les entrepôts et les installations de R&D. Par exemple, la vision par ordinateur est utilisée dans les systèmes d’inspection pour les systèmes de maintenance prédictive. Pour réduire les pannes de produits et d’équipements, ces gadgets vérifient constamment l’environnement. Afin que les travailleurs humains puissent prendre des mesures supplémentaires, le système les informe d'éventuels dysfonctionnements ou produits défectueux. Les employés utilisent également la vision par ordinateur pour effectuer des tâches d’emballage et de contrôle qualité. L'automatisation des processus à forte intensité de main-d'œuvre tels que la gestion et l'assemblage des produits est une autre utilisation de la vision par ordinateur. La chaîne de production de produits de précision tels que les produits électroniques est un domaine d'application des produits d'intelligence artificielle.

Conclusion

La vision par ordinateur est utilisée par de nombreuses industries pour améliorer la satisfaction des clients, réduire les dépenses et améliorer la sécurité. Ce qui rend cette technologie unique, c’est la manière unique dont elle traite les données. Les grandes quantités de données que nous générons chaque jour sont utilisées à notre avantage car elles apprennent aux ordinateurs à reconnaître et à comprendre les objets. La vision par ordinateur dans le domaine de l’intelligence artificielle offre aux consommateurs et aux entreprises de nombreuses opportunités. Les voitures autonomes, les diagnostics médicaux, l’étiquetage des images et les caisses sans caisse ne sont que quelques-unes des nombreuses utilisations de la technologie de vision par ordinateur.

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