컴퓨터 비전(CV) 기술이란 무엇입니까?

오늘날 컴퓨터 비전(CV) 기술은 특정 용도에 최적화되고 종종 배터리로 구동되는 소형 엣지 AI 장치에 클라우드 기술을 유비쿼터스화하는 주요 추세가 수렴되면서 변곡점에 있습니다.

기술 발전은 이러한 장치가 제한된 환경, 즉 크기, 전력 및 메모리에서 복잡한 기능을 기본적으로 수행할 수 있도록 하는 특정 문제를 해결하여 이 클라우드 중심 AI 기술을 엣지까지 확장할 수 있도록 하며, 새로운 개발로 엣지의 AI 비전이 유비쿼터스화될 것입니다. .

기술 이해하기

CV 기술은 진정한 최첨단 기술이며 더 높은 수준의 HMI(Human Machine Interface)를 가능하게 합니다.

상황 인식 장치는 더 나은 결정을 내리고 보다 유용한 자동화된 상호 작용을 가능하게 하기 위해 사용자뿐만 아니라 작동 환경도 인식합니다.

예를 들어, 노트북은 사용자가 주의를 기울이는 것을 시각적으로 감지하고 이에 따라 동작과 전원 정책을 조정할 수 있습니다. 이는 절전(사용자가 감지되지 않을 때 장치 끄기) 및 보안(무단 사용자 또는 원치 않는 "잠복자" 감지)에 유용하며 보다 원활한 사용자 경험을 제공합니다. 실제로 이 기술은 주변 사람의 안구를 추적(방관자 감지)함으로써 사용자에게 추가로 경고를 보내고 안전할 때까지 화면 콘텐츠를 숨길 수 있습니다.

또 다른 예: 스마트 TV는 누군가가 시청하고 있는지 감지한 다음 그에 따라 화질과 사운드를 조정합니다. 주변에 사람이 없을 때 전원을 절약하기 위해 자동으로 종료될 수 있습니다. 에어컨 시스템은 실내 점유율을 기준으로 전력과 공기 흐름을 최적화하여 에너지 비용을 절감합니다.

건물의 스마트 에너지 활용에 대한 이러한 사례와 기타 사례는 홈 오피스 하이브리드 작업 모델을 통해 재정적으로 더욱 중요해졌습니다.

이 기술은 TV 및 PC에만 국한되지 않고 보안 감독을 위한 물체 감지(예: 제한 구역, 안전한 통로, 보호 장비 시행), 예측 유지 관리 및 제조 프로세스와 같은 제조 및 기타 산업 용도에서도 중요한 역할을 합니다. 제어. 농업은 작물 검사 및 품질 모니터링과 같은 비전 기반 상황 인식 기술의 이점을 크게 누릴 수 있는 또 다른 분야입니다.

컴퓨터 비전의 응용

딥 러닝의 발전으로 컴퓨터 비전 분야에서 놀라운 일이 많이 가능해졌습니다. 많은 사람들은 일상 생활에서 컴퓨터 비전 기술을 어떻게 사용하는지조차 모릅니다. 예:

이미지 분류 및 객체 감지: 객체 감지는 분류와 현지화를 결합하여 이미지나 비디오에서 객체를 식별하고 이미지에서 객체의 위치를 ​​지정합니다. 다양한 객체에 분류를 적용하고 경계 상자를 사용합니다. CV는 휴대폰을 통해 작동하며 이미지나 동영상의 개체를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

뱅킹: CV는 사기 통제, 신원 확인, 데이터 추출 등에 사용되어 고객 경험을 향상하고 보안을 강화하며 운영 효율성을 높입니다.

소매: 이 데이터를 처리하기 위한 컴퓨터 비전 시스템의 개발은 셀프 서비스 체크아웃과 같은 실제 산업의 디지털 혁신을 훨씬 더 쉽게 만들고 있습니다.

자율 주행 자동차: 컴퓨터 비전은 물체(도로 표지판, 신호등 등)를 감지 및 분류하고, 3D 지도 또는 모션 추정을 생성하는 데 사용되며, 자율 주행 자동차를 현실로 만드는 데 핵심적인 역할을 합니다.

Edge Resume

머신러닝 기반 엣지 비전 처리의 유비쿼터스 추세는 명백합니다. 하드웨어 비용이 낮아지고 컴퓨팅 성능이 크게 향상되었으며 새로운 방법을 사용하면 더 적은 전력과 메모리가 필요한 소규모 모델을 더 쉽게 훈련하고 배포할 수 있습니다. 이 모든 것이 채택 장벽을 낮추고 CV 기술의 최첨단에서 AI 사용을 증가시킵니다.

하지만 마이크로에지 AI가 점점 일반화되고 있음에도 불구하고 아직 해야 할 일이 남아 있습니다. 앰비언트 컴퓨팅을 현실로 만들려면 다양한 시장 부문에 걸쳐 롱테일 사용 사례를 제공해야 하며 이로 인해 확장성 문제가 발생할 수 있습니다.

소비재, 공장, 농업, 소매 및 기타 분야에서 모든 새로운 작업에는 훈련을 위한 다양한 알고리즘과 고유한 데이터 세트가 필요합니다. 솔루션 제공업체는 특정 사용 사례의 요구 사항을 충족하는 최적화된 기계 학습 지원 시스템을 만들기 위한 추가 개발 도구와 리소스를 제공합니다.

TinyML

TinyML은 엣지에서 모든 유형의 AI를 활성화하는 핵심 요소입니다. 이는 컴팩트한 모델 아키텍처와 최적화 알고리즘을 사용하여 엣지 디바이스에서 직접 가볍고 에너지 효율적인 기계 학습 모델을 개발하는 방법입니다.

TinyML을 사용하면 AI 처리가 기기에서 로컬로 수행되므로 지속적인 클라우드 연결의 필요성이 줄어듭니다. TinyML 구현은 전력 소비를 줄이는 것 외에도 대기 시간을 줄이고 개인 정보 보호 및 보안을 강화하며 대역폭 요구 사항을 줄일 수 있습니다.

또한 클라우드 인프라에 크게 의존하지 않고도 엣지 장치가 실시간 결정을 내릴 수 있도록 하여 스마트 장치, 웨어러블, 산업 자동화 등 다양한 애플리케이션에서 AI에 대한 접근성과 실용성을 높여줍니다. 이를 통해 기능 격차를 해소하고 AI 회사가 풍부한 모델 예제("모델 동물원") 및 애플리케이션 참조 코드를 개발하여 NPU 제품 주변의 소프트웨어를 업그레이드할 수 있습니다.

이를 통해 특정 비즈니스 요구 사항을 해결하기 위해 정의된 비용, 크기 및 전력 제약 내에서 대상 하드웨어에 적합한 알고리즘을 최적화하여 설계 성공을 보장하는 동시에 롱테일을 위한 광범위한 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.

위 내용은 컴퓨터 비전(CV) 기술이란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!