Computer Vision ist ein multidisziplin\u00e4res Gebiet, das Maschinen in die Lage versetzt, visuelle Informationen aus der Welt zu interpretieren und zu verstehen und dabei die Wahrnehmungsf\u00e4higkeiten des menschlichen Sehens widerzuspiegeln. Diese transformative Technologie findet nicht nur in der Automobilindustrie Anwendung, sondern auch in verschiedenen anderen Bereichen, vom Gesundheitswesen \u00fcber Sicherheitssysteme bis hin zur Unterhaltung. In diesem Artikel werden wir uns mit den technischen Feinheiten der Computer Vision befassen, ihre grundlegenden Prinzipien erforschen und uns auf ihre Anwendungen mit nachvollziehbaren L\u00f6sungen f\u00fcr die Schadenserkennung bei Autos konzentrieren.Im Kern geht es bei der Computer Vision um die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Maschinen erm\u00f6glichen, Erkenntnisse aus visuellen Daten zu gewinnen. Der Prozess kann in mehrere wichtige Schritte unterteilt werden:<\/p>\r\n
1. Bilderfassung: <\/strong>Erfassen von visuellen Daten durch verschiedene Sensoren wie z.B. Kameras. <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Computer Vision st\u00fctzt sich auf umfangreiche Datens\u00e4tze, um Maschinen f\u00fcr die Unterscheidung von Mustern und die Erkennung von Bildern zu trainieren. Durch die Verschmelzung von Deep Learning und Convolutional Neural Networks (CNNs) werden die Systeme gro\u00dfen Datens\u00e4tzen ausgesetzt, damit sie selbstst\u00e4ndig Merkmale erkennen und ihr Verst\u00e4ndnis verfeinern k\u00f6nnen.<\/p>\r\n Im Bereich des maschinellen Lernens bef\u00e4higen Algorithmen Computer dazu, den Kontext visueller Daten ohne explizite Programmierung zu verstehen. Nachvollziehbare CNNs helfen dabei, Bilder in Pixel zu zerlegen, Tags zuzuordnen und Faltungen f\u00fcr Vorhersagen zu nutzen. Das CNN verfeinert seine Vorhersagen iterativ, \u00e4hnlich wie die menschliche Erkennung, die sich von einfachen Formen zu komplizierten Details entwickelt.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n W\u00e4hrend CNNs sich durch das Verstehen einzelner Bilder auszeichnen, erweitern rekurrente neuronale Netze (RNNs) diese F\u00e4higkeit auf Videoanwendungen, indem sie Computern dabei helfen, zeitliche Beziehungen zwischen Bildern zu erfassen. Die Zusammenarbeit zwischen maschinellem Lernen und CNNs erm\u00f6glicht es Maschinen, selbst zu lernen und Bilder zu erkennen, was die nuancierten Prozesse der menschlichen visuellen Wahrnehmung widerspiegelt. Im Zuge des technologischen Fortschritts wird sich die Landschaft der Computer Vision erweitern und eine Phase des intelligenten visuellen Verst\u00e4ndnisses durch Maschinen einleiten.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Abbildung 1: Das Bild oben zeigt, dass die Bildklassifizierung das Auto erkennen und klassifizieren kann.<\/p>\r\n Die Bildklassifizierung ist eine der grundlegenden Aufgaben in der Computer Vision, die sich auf die Mustererkennung st\u00fctzt. Sie beinhaltet die Zuweisung von vordefinierten Etiketten oder Kategorien zu einem Eingabebild. CNNs haben sich als die bevorzugte Architektur f\u00fcr Bildklassifizierungsaufgaben herauskristallisiert. Sie nutzen die Mustererkennung durch Faltungsschichten, um automatisch hierarchische Merkmale aus Bildern zu lernen. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Muster und Texturen in den Daten zu erkennen. Beliebte Modelle zur Bildklassifizierung wie AlexNet, VGG und ResNet haben bei Standarddatens\u00e4tzen wie ImageNet eine bemerkenswerte Genauigkeit erzielt und damit die Effektivit\u00e4t von Deep Learning und Mustererkennung in diesem Bereich unter Beweis gestellt.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Abbildung 2: Das obige Bild ist ein Beispiel f\u00fcr die Objekterkennung. Es zeigt, dass das System in der Lage ist, zwei separate Autos zu identifizieren und zu kennzeichnen.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Die Objekterkennung, eine zentrale Technik der Mustererkennung in der Computer Vision, beinhaltet die Identifizierung und Lokalisierung von Objekten in Bildern oder Videos. Sie spielt insbesondere bei autonomen Fahrzeugen, aber auch bei \u00dcberwachungssystemen und Augmented Reality eine entscheidende Rolle. Bei der Objekterkennung werden entweder Algorithmen des maschinellen Lernens oder des Deep Learning eingesetzt, die die Mustererkennung nutzen, um die menschliche Intelligenz bei der Erkennung und Lokalisierung von Objekten zu imitieren.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Es gibt viele verschiedene Techniken zur Objekterkennung, aber die 3 bemerkenswertesten sind die folgenden:<\/p>\r\n - Auf Deep Learning basierende Techniken, wie R-CNN und YOLO v2, verwenden CNN, um automatisch zu lernen und Objekte in Bildern zu erkennen. Zwei wichtige Ans\u00e4tze f\u00fcr die Objekterkennung sind die Erstellung und das Training eines benutzerdefinierten Objektdetektors von Grund auf oder die Verwendung eines vortrainierten Modells mit Transfer Learning. Zweistufige Netzwerke wie R-CNN identifizieren vor der Klassifizierung von Objekten Regionsvorschl\u00e4ge und erreichen so eine hohe Genauigkeit, aber eine langsamere Geschwindigkeit. Regionsvorschl\u00e4ge dienen als Kandidaten f\u00fcr Bounding Boxes, die das Netzwerk in der anschlie\u00dfenden Klassifizierungsphase auf potenzielle Objekte untersucht. Einstufige Netzwerke wie YOLO v2 sagen Regionen im gesamten Bild voraus. Sie bieten schnellere Ergebnisse, aber m\u00f6glicherweise eine geringere Genauigkeit bei kleinen Objekten.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n - Techniken des maschinellen Lernens wie ACF- und SVM-Klassifizierung unter Verwendung von HOG-Merkmalen bieten alternative Ans\u00e4tze f\u00fcr die Objekterkennung unter Einbeziehung der Mustererkennung. Die Entscheidung zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen h\u00e4ngt von Faktoren wie der Verf\u00fcgbarkeit von beschrifteten Trainingsdaten und GPU-Ressourcen ab. MATLAB bietet Tools zum Erstellen und Anpassen von Objekterkennungsmodellen, die Aufgaben wie Bildbeschriftung, Algorithmenerstellung und Codegenerierung f\u00fcr den Einsatz auf verschiedenen Plattformen, einschlie\u00dflich GPUs wie NVIDIA Jetson, erleichtern.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n - Die Bildsegmentierung ist eine weitere Technik, die bei der Objekterkennung eingesetzt wird. Sie bietet einen alternativen Ansatz zur Identifizierung und Abgrenzung von Objekten in Bildern oder Videos. Bei dieser Methode wird ein Bild in Segmente unterteilt, die auf bestimmten Eigenschaften wie Farbe, Form oder Textur basieren. Die Bildsegmentierung bietet zusammen mit der Blob-Analyse und der merkmalsbasierten Erkennung zus\u00e4tzliche M\u00f6glichkeiten zur Erkennung von Objekten, je nach den Anforderungen der Anwendung.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Abbildung 3: Das obige Bild zeigt zwei sich bewegende Autos und wie die Objekterkennung sie separat identifizieren und verfolgen kann.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Bei der Objektverfolgung geht es um die kontinuierliche \u00dcberwachung der Positionen und Bewegungen von Objekten in aufeinanderfolgenden Bildern einer Videosequenz. Sie ist entscheidend f\u00fcr Anwendungen wie Video\u00fcberwachung, Mensch-Computer-Interaktion und Robotik. Verfolgungsalgorithmen m\u00fcssen mit Herausforderungen wie Verdeckungen, Ma\u00dfstabs\u00e4nderungen und unterschiedlichen Lichtverh\u00e4ltnissen umgehen. Algorithmen f\u00fcr die Verfolgung mehrerer Objekte (Multiple Object Tracking, MOT), wie der Kalman-Filter und der Partikel-Filter, werden \u00fcblicherweise f\u00fcr die Vorhersage und Aktualisierung von Objektpositionen im Laufe der Zeit verwendet.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n Content-Based Image Retrieval (CBIR) erm\u00f6glicht das Abrufen von Bildern aus einer Datenbank auf der Grundlage ihres visuellen Inhalts. Dazu werden die Merkmale eines abgefragten Bildes mit denen der Bilder in der Datenbank verglichen, um die \u00e4hnlichsten Bilder zu finden. Techniken zur Merkmalsextraktion, wie Farbhistogramme, Texturdeskriptoren und tiefe Merkmale, spielen in CBIR-Systemen eine entscheidende Rolle. CBIR findet Anwendung in Bildsuchmaschinen, in der medizinischen Bildanalyse und in der digitalen Bestandsverwaltung. Ein g\u00e4ngiges Beispiel hierf\u00fcr ist eine Bildsuchmaschine wie Google Images.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n
2. Vorverarbeitung:<\/strong> S\u00e4ubern und Verbessern der aufgenommenen Bilder zur besseren Analyse.
3. Merkmalsextraktion:<\/strong> Identifizierung relevanter Muster oder Merkmale in den Bildern.
4. Entscheidungsfindung:<\/strong> Die extrahierten Merkmale sinnvoll nutzen, um Schlussfolgerungen zu ziehen oder Ma\u00dfnahmen zu ergreifen.<\/p>\r\nWie funktioniert Computer Vision?<\/h2>\r\n
Die wichtigsten Modelle der Computer Vision<\/h2>\r\n
Bild-Klassifizierung<\/h3>\r\n
Objekt-Erkennung<\/h3>\r\n
Objektverfolgung<\/h3>\r\n
Inhaltsbasierte Bildsuche<\/h3>\r\n
Anwendungen von Computer Vision<\/h3>\r\n