컴퓨터 비전(CV) 탐구: 의미, 원리, 응용 및 연구

컴퓨터 비전(CV)은 컴퓨터가 인간의 시각 시스템을 모방하여 디지털 이미지와 비디오의 내용을 더 잘 이해하고 해석할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 인공 지능(AI) 분야입니다. 이 프로세스에는 주로 이미지 수집, 스크리닝, 분석, 인식 및 정보 추출이 포함됩니다. AI는 컴퓨터에게 생각할 수 있는 능력을 주고, CV는 관찰하고 이해하는 능력을 준다고 할 수 있습니다.

컴퓨터 비전의 가치

컴퓨터 비전 시스템은 수많은 제품이나 프로세스를 실시간으로 분석하고 문제를 식별하는 데 도움이 되도록 훈련되고 최적화되었습니다. 속도, 객관성, 연속성, 정확성 및 확장성은 인간의 능력을 뛰어넘습니다. 제품을 검사하고, 인프라나 생산 프로세스를 관찰하고, 실시간 분석을 수행할 수 있습니다. 이 기술을 적용하면 문제 발견이 더욱 효율적이고 정확해집니다.

최신 컴퓨터 비전 딥 러닝 모델은 실제 이미지 인식 작업에서 초인적인 정확성과 성능을 보여줍니다. 이러한 모델은 얼굴 인식, 물체 감지 및 이미지 분류 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 기술의 발전으로 컴퓨터 비전은 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 보안 및 의료 영상, 제조, 자동차, 농업, 건설, 스마트 도시, 교통 등에서 중요한 역할을 합니다. 또한 지속적인 기술 발전으로 컴퓨터 비전의 유연성과 확장성이 향상되어 보다 실용적인 응용 사례의 가능성도 높아지고 있습니다.

관련 언론 추정에 따르면, 컴퓨터 비전 시장은 2028년까지 1,440억 달러에 이를 것입니다.

컴퓨터 비전 작업 단계 및 원리

먼저 컴퓨터 비전의 기본 작업 단계를 이해해 보겠습니다.

1단계, 이미지 획득, 카메라 또는 이미지 센서가 디지털 이미지를 입력합니다.

2단계, 전처리, 후속 컴퓨터 비전 작업의 성능을 최적화하려면 원본 이미지 입력을 전처리해야 합니다. 전처리에는 노이즈 감소, 대비 향상, 크기 조정 또는 이미지 자르기가 포함됩니다.

3단계, 알고리즘 처리, 컴퓨터 비전 알고리즘은 각 이미지 또는 비디오 프레임에 대해 객체 감지, 이미지 분할 및 분류를 수행합니다.

4단계, 규칙 처리, 출력 정보는 유스케이스 조건 규칙에 따라 처리되어야 합니다. 컴퓨터 비전 작업을 통해 얻은 정보를 기반으로 자동화를 수행하는 부분입니다.

컴퓨터 비전의 작동 방식을 살펴보겠습니다.

현대 컴퓨터 비전 시스템은 이미지 처리, 머신 러닝, 딥 러닝 기술을 결합하고 패턴 인식과 딥 러닝을 활용하여 시각적 데이터를 자가 훈련하고 이해합니다. 전통적인 컴퓨터 비전은 머신러닝을 사용했지만 이제는 딥러닝 방법이 이 분야에서 더 나은 솔루션으로 발전했습니다.

현대 컴퓨터 비전 애플리케이션의 많은 고성능 방법은 CNN(컨볼루션 신경망)을 기반으로 합니다. 이 계층화된 신경망을 통해 컴퓨터는 이미지 데이터를 상황에 맞게 이해할 수 있습니다. 충분한 데이터가 주어지면 컴퓨터는 이미지를 구별하는 방법을 학습합니다. 이미지 데이터가 모델을 통과하면 컴퓨터는 CNN을 적용하여 데이터를 봅니다. CNN은 이미지를 픽셀로 분해하여 딥 러닝 모델이 이미지를 이해하도록 돕습니다. 픽셀에는 소위 이미지 주석이라는 특정 기능을 훈련하기 위한 레이블이 제공됩니다. 모델은 레이블을 사용하여 컨볼루션을 수행하고 보이는 내용에 대해 예측하며, 예측이 예상한 대로 될 때까지 예측의 정확성을 반복적으로 확인합니다. 딥 러닝은 신경망을 사용하고 예제를 사용하여 문제를 해결합니다. 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 예제의 일반적인 사용 사례를 식별함으로써 자체적으로 학습합니다.

컴퓨터 비전의 응용 분야

제조: 산업용 컴퓨터 비전은 제조에서 제품 검사, 개체 수 계산, 프로세스 자동화를 자동화하고 PPE 감지 및 마스크 감지를 통해 직원 안전을 향상시키는 데 사용됩니다.

헬스케어: 헬스케어에 컴퓨터 비전을 적용한 것 중 가장 두드러진 예는 낙상 위험 점수를 생성하고 경고를 발생시키는 자동 인간 낙상 감지입니다.

보안: 비디오 감시 및 보안에서는 지능형 경계 모니터링을 달성하기 위해 사람 감지가 수행됩니다.

농업: 농업에서 컴퓨팅 비전의 사용 사례는 동물을 자동으로 모니터링하고 동물의 질병과 이상을 조기에 감지하는 것입니다.

스마트 시티: 컴퓨터 비전은 군중 분석, 교통 분석, 차량 수 계산 및 인프라 검사를 위해 스마트 시티에서 사용됩니다.

소매: 소매점 감시 카메라의 비디오를 사용하여 인원수 계산이나 유동인구 분석을 위한 고객의 이동 패턴을 추적할 수 있습니다.

보험: 보험의 컴퓨터 비전은 자동화된 위험 관리 및 평가, 청구 관리 및 미래 지향적 분석을 위해 AI 비전을 활용합니다.

물류: 인적 오류를 줄이고 예측 유지 관리를 수행하며 공급망 전체의 운영을 가속화하여 비용을 절감하는 자동화입니다.

제약: 제약 산업의 컴퓨터 비전은 포장 검사, 캡슐 식별 및 장비 청소의 육안 검사에 사용됩니다.

컴퓨터 비전 연구 방향

객체 인식: 이미지 데이터에 하나 이상의 지정되거나 학습된 객체 또는 객체 클래스가 포함되어 있는지 확인합니다.

얼굴 인식: 데이터베이스와 일치시켜 얼굴을 인식합니다.

객체 감지: 특정 조건에 대한 이미지 데이터를 분석하고 특정 클래스의 의미 객체를 찾습니다.

포즈 추정: 특정 물체의 상대적인 방향과 위치를 추정합니다.

광학 문자 인식: 종종 텍스트 인코딩과 결합되는 이미지의 문자를 인식합니다.

장면 이해: 분석을 위해 이미지를 의미 있는 세그먼트로 구문 분석합니다.

동작 분석: 이미지 시퀀스나 비디오에서 관심 지점이나 개체의 움직임을 추적합니다.

위 내용은 컴퓨터 비전(CV) 탐구: 의미, 원리, 응용 및 연구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!