コンピュータービジョンにおける人工知能の役割は何ですか?

コンピュータ ビジョン テクノロジを使用することで、コンピュータは視覚的に物事を識別したり確認したりできます。たとえば、車と人を検出して区別できます。では、コンピューター ビジョンはどのようにしてその目標を達成するのでしょうか?

このテクノロジーは知識を得るために大量のデータを操作します。さまざまなタイプ、パターン、品質のデータを収集および分析でき、たとえば、時間の経過に伴うプロジェクトの変化を特定するために使用できます。これは非常に複雑で多層的なテクノロジーです。人間によるコンピュータ ビジョンには多くの用途があります。まだ初期段階ではありますが、コンピューター ビジョンの使用がさまざまな業界の組織に大きなメリットをもたらしていることが報告書によって示されています。以下に例と説明をいくつか示します。

• 医療スタッフは、人工知能アルゴリズムを使用して、X 線や磁気共鳴画像などのさまざまな画像ファイルをスキャンして、異常や困難を検出し、診断を改善できます。
• 世界的な小売大手は、人工知能主導のコンピューター ビジョンを使用して、サプライ チェーンの効率を最大化し、全体的な生産性を向上させる可能性があります。さらに、顧客エクスペリエンスを向上させ、離職率を下げるために使用することもできます。小売大手はこのテクノロジーを利用して、空の棚を見つけて在庫を補充し、顧客の好み、閲覧、買い物習慣に基づいて関連商品を推奨しています。
• コンピューター ビジョンの助けを借りて、自動運転車は周囲の状況を理解できます。人間のドライバーは自動運転車を運転しません。したがって、悲劇を避けるためには、物体と環境を正確に特定することが重要です。
• 当局はすでに AI 駆動のコンピューター ビジョンを使用して、空港、博物館、スタジアム、駅などの公共エリアを監視し、不審な活動や怪しい個人の活動を迅速に検出したり、潜在的な脅威を強調したりしています。テクノロジーは犯罪を減らす上でますます効果的になってきています。
• 作物の品質、土壌の状態、および多くの植物の病気の検出は、人工知能コンピューター ビジョンを使用して評価されています。このテクノロジーは、農家が農作物の収量を増やし、資源の無駄を最小限に抑えるために使用するのに非常に役立ちます。

コンピューター ビジョン テクノロジーは、主に人工知能と機械学習に依存しています。人工知能により、コンピューター ビジョンはさまざまな視覚入力を理解し、認識し、分析できるようになります。 AI モデル、ロジック モデル、およびモデルは、大量のラベル付きおよびラベルなしの視覚入力を迅速に取り込み、同化し、学習することができます。コンピューター ビジョンを備えたコンピューターは、映画、画像、およびインフォメーション グラフィック内の固有の特徴、パターン、相関関係を区別できます。機械学習は、コンピューター ビジョンを可能にする人工知能の分野です。

機械学習では、大規模なトレーニング データ セットを使用してパターンを発見します。最も複雑な写真、特徴、物体であっても、機械学習アルゴリズムやロジックを通じて見つけることができます。最も複雑な写真であっても、機械学習を使用してセグメント化して異常を見つけることができます。画像セグメンテーションを使用すると、コンピュータは画像をその論理コンポーネントに分割できます。たとえば、自動車は、窓、フロントガラス、車輪、ステアリングなどの機能に基づいて分類できます。画像セグメンテーションを通じて、いくつかの論理部分を区別できます。

さらに、画像セグメンテーションの目的は、より深く調査して各コンポーネントの固有の特性を判断することです。プロセス全体は非常に複雑で、リスクが高くなります。データの識別と処理が不正確な場合、誤った結論につながる可能性があります。たとえば、自動運転車が道路を走行中に、縞模様のシャツを着た歩行者を横断歩道と誤って認識した場合、悲惨な結果が生じる可能性があります。

以上がコンピュータービジョンにおける人工知能の役割は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。