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Computer Vision

Bei der Computer Vision – dem „maschinellen Sehen“ – werden visuelle Eingaben aus Tausenden von Videos und Fotos mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) verarbeitet.

Computer können Bilder leicht auf Pixelebene verarbeiten und zwischen Farben unterscheiden – aber die nächste Stufe ist die Erkennung einzelner Objekte und die Fähigkeit, Bilder auf der Grundlage ihrer Inhalte zu klassifizieren. Computer Vision leistet genau das und ermöglicht es Unternehmen, praktisch alles – von verdächtigen menschlichen Aktivitäten bis hin zu Symptomen einer schlechten Pflanzengesundheit – in Live-Daten oder aufgezeichneten visuellen Daten zu erkennen.

Beschreibung

Ein Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning, der Systeme lehrt, auf visuelle Hinweise in visuellen Daten zu reagieren und daraus zu lernen.

Vorteile

Computer Vision bietet Objekterkennung und -klassifizierung mit einer höheren Genauigkeit als das menschliche Auge – und das ohne stundenlange manuelle Arbeit.

Trade-offs

Die Technologie befindet sich noch in der Entwicklung und ist nicht immer zuverlässig.

Anwendung

Es gibt viele Einsatzmöglichkeiten, z.B. bei der Diagnose von Krankheiten, der Entwicklung autonomer Fahrzeuge, der Gesichtserkennung, der Videoüberwachung und vielem mehr.

Bechreibung


Computer Vision ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der maschinelle Lernmodelle verwendet, um Bilder und Videoinhalte zu verarbeiten. Im Allgemeinen wird dieser Ansatz zur Identifizierung, Klassifizierung und Verfolgung von Objekten verwendet. Zu den gängigsten Anwendungsfällen gehören heute der Sicherheitsbereich, wo Computer Vision zur Erkennung potenzieller Eindringlinge und zur Identifizierung von verdächtigem Verhalten eingesetzt wird, sowie die Landwirtschaft, um Gesundheitsprobleme in großen Viehherden oder auf Anbaufeldern zu erkennen.


Die Entwicklung von Computer Vision wird bereits seit Jahrzehnten vorangetrieben. In den letzten Jahren wurden in den Bereichen der künstlichen Intelligenz und den maschinellen Lerntechniken allerdings große Fortschritte erzielt, die Computer Vision anspruchsvoller und praktikabler denn je machten.

Vorteile


Computer Vision kann monotone Aufgaben automatisieren, wie z.B. das Überprüfen von Videoeingaben oder das Sortieren von Bildern. Und das mit einem hohen Maß an Genauigkeit und ohne das Risiko menschlicher Fehler. Das bedeutet für Sie Geldeinsparungen.


Es gibt Hunderte von potenziellen Anwendungen für Computer Vision, darunter Gesichtserkennung, vernetzte Sicherheitssysteme, Inhaltsklassifizierung und Augmented Reality. Das beinhaltet für Unternehmen eine Vielzahl von Möglichkeiten, die Vorteile dieser Technologie zu nutzen und Innovationen zu entwickeln.


Zudem ist die Computer Vision nicht auf das sichtbare Spektrum beschränkt, sodass Sie mit geringem Mehraufwand zusätzliche Funktionen, wie z.B. die Infrarotsicht, hinzufügen können.

Trade-offs


Computer Vision ist großartig darin, Dinge zu erkennen, auf die sie speziell trainiert wurde. Aber darüber hinaus ist die Technologie in ihren Möglichkeiten begrenzt.


Wenn ein neuartiges Ereignis eintritt, kann ein Computer-Vision-Modell es nicht als Bedrohung oder Anomalie identifizieren, weil es keinen etablierten Referenzrahmen dafür hat. Bei demselben Ereignis könnte ein Mensch auf sein Wissen und seine Erfahrung zurückgreifen, um zuverlässig zu bestimmen, was vor sich geht.


Diese Systeme können im Umgang mit suboptimalen Bedingungen straucheln. Das ist besonders relevant beim Einsatz zur Überwachung, hier können starker Regen oder schlechte Beleuchtung die Genauigkeit beeinträchtigen.


Derzeit besteht die Lösung darin, weiterhin große Datenmengen in diese Systeme einzuspeisen, um zu versuchen, diese Informationslücken zu schließen.

Anwendung


Viele der heutigen Systeme zur Erkennung von Eindringlingen werden durch Computer Vision unterstützt. Durch die Erkennung von Bewegungen und das Scannen von Gesichtern, um sicherzustellen, dass es sich um unbedenkliche Personen handelt, bieten Computer-Vision-Tools eine zuverlässige Methode zur schnellen Einbruchsdetektion, die nicht durch menschliche Fehler beeinträchtigt wird.


In autonomen Autos ist Computer Vision eine Schlüsselkomponente für die Fähigkeit des Fahrzeugs, die Welt um sich herum während der Fahrt zu verarbeiten und Personen und Objekte zu verfolgen.So kann die Routenführung zu verbessert und Kollisionen vermieden werden.


Im Gesundheitswesen hilft Computer Vision den Ärzten, potenzielle Probleme in Scans und Röntgenbildern zu erkennen, um Diagnosen zu beschleunigen und sicherzustellen, dass Patienten die notwendige Behandlung erhalten. Einige Ergebnisse deuten darauf hin, dass Computer Vision den Menschen bei der Erkennung bestimmter Krankheiten deutlich übertreffen kann.


Die Technologie ist jedoch nicht unumstritten, insbesondere, wenn sie in der Überwachung eingesetzt wird. Dies gilt vor allem bei der Strafverfolgung, wo Verzerrungen in den Trainingsmodellen und Fehler bei der Identifizierung das Vertrauen in die Systeme untergraben können.

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