Im Zeitalter des rasanten technologischen Fortschritts entwickelt sich Computer Vision zu einer wichtigen Kraft, die sich auf viele Branchen auswirkt. Von der Gesundheitsfürsorge bis hin zur Automobilindustrie verändern ihre Anwendungen die Art und Weise, wie wir die Welt wahrnehmen und mit ihr interagieren. Dieser Artikel befasst sich mit den Auswirkungen von Computer Vision und deckt seine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Diagnosen, Sicherheitsmaßnahmen und darüber hinaus auf.
Was ist Computer Vision?
Computer Vision ist ein technologischer Zweig der Informatik, der sich darauf konzentriert, das Verständnis eines Computers für digitale Medien zu erweitern. Sie wird in der Regel mit mehreren Machine Learning-Modellen und Mustererkennungsalgorithmen kombiniert, um verschiedene Aufgaben und Operationen durchzuführen. Systeme können darauf trainiert werden, Objekte zu identifizieren und sie anhand ähnlicher Attribute genau zu klassifizieren, wenn sie mit Deep Learning-Modellen integriert werden.
Diese Systeme sind in Branchen wie der Automobilindustrie und dem Gesundheitswesen besonders nützlich, vor allem aufgrund ihrer formbaren Fähigkeiten – wie z.B. Detektions- und Erkennungssysteme. Viele Unternehmen setzen heute diese Systeme ein, um nicht nur Aufgaben zu automatisieren, sondern auch die Gefahr menschlicher Fehler zu verringern, indem sie dieses Verständnis nutzen, um Aufgaben effizienter auszuführen.
Anwendungen und Beispiele für Computer Vision
Gesundheitsindustrie
Eine Branche, die sehr von der Einführung von Computer Vision profitiert hat, ist das Gesundheitswesen. Sie ist ein effizientes Werkzeug zur Automatisierung von Aufgaben und kann für Aufgaben wie Diagnose und Bildgebung eingesetzt werden. Dies ist das Ergebnis von Convolutional Neural Networks (CNN), Systemen, die hocheffizient sind, wenn es darum geht, ganzheitliche Informationen aus Daten zu gewinnen, und die daher für die Bilderkennung und viele weitere Anwendungen eingesetzt werden können. In der Gesundheitsbranche trägt diese fortschrittliche Technologie zu Aufgaben wie diesen bei:
Medizinische Bildgebung
Computer Vision wird verwendet, um Anomalien in Röntgenbildern, MRTs und CT-Scans zu erkennen, wenn sie mit CNNs und Mustererkennungsalgorithmen integriert werden. Dies spielt eine wesentliche Rolle bei der Diagnose von Krankheiten mit hoher Genauigkeit.
Erkennung des Krankheitsverlaufs
Diese Anwendung kam nach den katastrophalen Auswirkungen von COVID-19 ins Spiel. Aufgrund der raschen Ausbreitung der Krankheit auf der ganzen Welt wurde die Computer Vision eingesetzt, um zwischen kritischen Patienten zu unterscheiden und so ein effizientes Screening zu ermöglichen. Die Systeme waren mit Deep Learning-Modellen ausgestattet, die in der Lage waren, die Atmungsmuster der Patienten zu verfolgen und somit eine entsprechende Diagnose zu stellen.
Ein Beispiel für diese Anwendung ist das KI-System Mammographie-Screening von Google Health. Das Unternehmen hat ein System mit künstlicher Intelligenz entwickelt, das die Fähigkeit der Computer Vision nutzt, um Mammographie-Bilder für das Brustkrebs-Screening zu analysieren. Mit dem Ziel, die Genauigkeit zu erhöhen, hat das System von Google Health die Zahl der falsch positiven Befunde in den USA um 5,7 % und in Großbritannien um 1,2 % und die Zahl der falsch negativen Befunde in den USA um 9,4 % und in Großbritannien um 2,7 % reduziert.
Autoindustrie
Computer Vision spielt eine wesentliche Rolle in der Automobilindustrie und beeinflusst Bereiche wie Fahrzeugherstellung, Inspektionen und Sicherheitsstandards. Die großen Datenmengen trainieren diese Systeme in Abhängigkeit von der jeweiligen Operation. Einige dieser Operationen sind:
Autonomes Fahren
Künstliche Intelligenz spielt eine wesentliche Rolle bei der Entwicklung der Technologie, die hinter den selbstfahrenden Fahrzeugen steckt. Computer Vision ist ein Zweig dieses Systems und wird üblicherweise in fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) eingesetzt. Die Modelle helfen bei der Hinderniserkennung und -vermeidung, der Fahrspurerkennung und -beibehaltung sowie der Kollisionsvermeidung.
Tools für Fahrzeug- und Fahrsicherheit
Computer Vision unterstützt eingebettete Systeme wie automatisiertes Einparken und 360-Grad-Kameras im Auto. Diese Systeme werden durch eine Vielzahl von Daten trainiert und nutzen Deep Learning, um Objekte im toten Winkel des Fahrzeugs zu identifizieren und dem Fahrer die Möglichkeit zu geben, sofort zu reagieren.
Darüber hinaus sind viele Fahrzeuge auch mit Fahrerüberwachungssystemen ausgestattet, die ebenfalls auf Computer Vision basieren. Die im Innenraum des Fahrzeugs installierten Kameras überwachen das Gesicht und die Augenbewegungen des Fahrers, um Anzeichen von Müdigkeit oder Ablenkung zu erkennen. Dies ermöglicht eine schnellere Reaktionszeit und bietet sowohl dem Fahrer als auch dem Fahrzeug einen zusätzlichen Schutz.
Fahrzeuginspektionen
Viele Unternehmen haben heute Systeme entwickelt, die Computer Vision und Machine Learning-Modelle nutzen, um Fahrzeuginspektionen durchzuführen. Diese Systeme werden in der Regel bei der Fahrzeugübergabe eingesetzt. Ein Fahrzeug wird im Laufe seines Lebens mehrfach übergeben, wodurch sich die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass es kleinere oder größere Schäden erleidet.
Um diese Schäden zu vermeiden, führen viele Unternehmen Fahrzeuginspektionen durch, bevor und nachdem sie das Fahrzeug erhalten haben. Computer Vision steht an der Spitze dieser Technologie und wird eingesetzt, um Anomalien am Fahrzeug zu erkennen. Sie hat sich aufgrund ihrer Fähigkeit, diese Aufgabe effizient und in kürzester Zeit zu erledigen, durchgesetzt.
Focalx ist ein Beispiel für ein Unternehmen, das diese Technologie entwickelt hat. Ihr System besteht aus komplexen Algorithmen für maschinelles Lernen und hochqualifizierten Computer-Vision-Modellen, die den Zustand eines Fahrzeugs anhand der bereitgestellten Bilder bestimmen.
Diese technologischen Hilfsmittel sind nicht nur effizient bei der Identifizierung der Schäden, sondern auch in der Lage, diese nach Schweregrad zu kategorisieren. Dies ermöglicht es Unternehmen nicht nur, die Kosten entsprechend zu senken, sondern auch die Ursachen für den Schaden zu ermitteln.
Allgemeine Anwendungsfälle
In einem allgemeineren Sinne kann Computer Vision auch für die Entwicklung von Systemen verwendet werden, die für alltägliche Aufgaben eingesetzt werden. Zu diesen Anwendungen gehören:
Gesichtserkennung
Computer Vision ist das wichtigste technologische Werkzeug bei der Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen. Es ermöglicht Systemen, Personen anhand ihrer Gesichtsmerkmale zu identifizieren. Dieses personalisierte System wird von einem Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) angetrieben, das die spezifischen Aspekte eines Gesichts identifiziert und einzigartige Merkmale individuell speichert. Diese Anwendung wird in Sicherheitssystemen, bei der Strafverfolgung und beim Entsperren von Smartphones oder anderen Geräten eingesetzt.
Optische Zeichenerkennung
Optical Charater Recognition oder OCR ist eine Technologie, die in Computer-Vision-Systeme integriert werden kann und mit der Text aus gescannten Bildern in elektronische Daten umgewandelt werden kann, die leicht digital gelesen werden können. Diese Methode ist üblich, um Texte zu digitalisieren, damit sie für die weitere Verwendung manipuliert werden können. OCR wird von zahlreichen Unternehmen eingesetzt, die sich mit der Digitalisierung von Daten befassen, und wird auch von der breiten Öffentlichkeit häufig verwendet. Im Internet gibt es zahlreiche Anwendungen, mit denen Sie Daten aus gescannten Bildern von Dokumenten oder Papieren extrahieren können.
Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR)
Computer Vision ist vor allem in der Unterhaltung und bei Spielen weit verbreitet und wird für AR- und VR-Erlebnisse genutzt. Diese hyper-realistischen Realitäten werden durch die Integration von Computer Vision in die Systeme geschaffen. Computer Vision hilft bei der Erkennung von Objekten in der realen Welt (durch Objekterkennung) und ermöglicht es dem System, ihnen virtuelle Merkmale zuzuweisen. Dies schafft nicht nur ein realistisches Erlebnis, sondern ermöglicht es dem Publikum auch, mit den Objekten zu interagieren und die Zufriedenheit mit dem hyper-realistischen Erlebnis zu erhöhen.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Computervision ein technologischer Fortschritt ist, der sich in zahlreichen Branchen etabliert hat und ein breites Spektrum an Anwendungen bietet. Von der Verbesserung der Diagnostik im Gesundheitswesen über die Verbesserung der Abläufe in der Automobilindustrie bis hin zu neuen Benutzererfahrungen in der Unterhaltungsbranche und der Erhöhung der Sicherheitsmaßnahmen – diese Technologie ist ein großartiger Wegbereiter für Innovation und Effizienz. Sie ist in der Lage, visuelle Daten mit Hilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Modellen genau zu analysieren und kann so zu wichtigen Veränderungen in Bereichen wie Automatisierung, Sicherheit und Gesundheitswesen führen.
