人工知能におけるコンピュータビジョンとは

人工知能（AI）には、「学習意欲を持つインテリジェントエージェント」の開発が伴います。さまざまなアクションの必要性を識別し、それに応じて実行して最良の結果を達成するリソース。人工知能は、問題解決を支援し、人間の学習と分析をシミュレートできる機械も指します。

人工知能におけるコンピュータービジョンとは何ですか?

人間の視覚は、さまざまな物体を区別し、物体間の距離を計算し、画像が正確かどうかを検出して確認する方法を何世代にもわたって学習してきたことで恩恵を受けています。

人間と同じように画像やビデオの入力を理解できるデジタルデバイスを開発することが、コンピュータービジョンの分野の目標です。

コンピューター ビジョンは、人間の目、網膜、視神経、まぶたの代わりにアルゴリズム、データ、カメラを使用して、コンピューターが人間の目、網膜、視神経、まぶたよりも効率的に同じタスクを実行できるようにトレーニングします。

コンピュータビジョンにおける人工知能の応用

オブジェクト認識:オブジェクト認識と呼ばれるコンピューター ビジョン技術は、デジタル画像内または現実世界内のオブジェクトを識別、特定、分類するために使用されます。応用人工知能を使用して、コンピューターを現実世界の画像やビデオをスキャンできる物体検出器に変えます。人間と同じように、物事の特性を理解し、その目的を決定します。

トレーニング データの品質は、オブジェクト認識システムの有効性にとって非常に重要です。データが増えると、モデルは既知の特徴に基づいてオブジェクトをより速く分類できるようになります。画像の特性は、オブジェクトを正しく識別する可能性に影響します。人工知能では、オブジェクトのラベルまたはカテゴリを決定するために、信頼スコアを計算します。結果を得るには、物体認識におけるアルゴリズム計算を徹底的に理解する必要があります。

画像セグメンテーション:ニューラル ネットワークまたは機械学習アルゴリズムをトレーニングして、画像内のピクセルに基づいて特定のオブジェクトを見つけ、画像セグメンテーションを実行します。オブジェクトの存在を判断するために、境界を描くのではなく、オブジェクトの各ピクセルを個別に分析し、それらの位置を強調表示します。オブジェクトが部分的に遮蔽または隠れている場合、システムは画像の影の部分を見つけることができないため、値を提供しません。

たとえば、車の画像がある場合、アルゴリズムは車全体を赤で強調表示して注目を集め、クラス予測として「車」、信頼度スコアとして「85%」を表示します。この結果に基づいて、アルゴリズムは画像内の物体が車であると 85% 確信しています。

農業:農業と現代の技術は、あまり結びつきません。しかし、世界中の農場では時代遅れの方法やツールを段階的に廃止しつつあります。農家は現在、コンピュータービジョンを利用して農業ビジネスを促進しています。

農業技術に注力する企業は、人工知能と組み合わせた先進技術を導入し、収穫や播種などの農業技術を実施しています。 AI モデルの使用は、雑草の駆除、植物の健康状態の評価、最先端の気象分析などに役立ちます。ドローンによる作物監視、自動農薬散布、収穫量監視、スマートな作物の選別と分類など、農業におけるコンピューター ビジョンの現在の、そして将来的な応用は数多くあります。

顔認識:顔認識技術は主に個人レベルでスマートフォンで使用されますが、公共の安全を推進する潜在的な手段となります。画像認識の重要な機能は、公共の場での顔の識別に多くの国で応用されています。最高の精度で顔を検出するために、AI は機械学習アルゴリズムとディープラーニング アルゴリズムを使用してアプリをトレーニングし、最良の結果が得られるようにします。保存された結果は、さらに分析するためにバックエンド システムに抽出されます。この技術の使用は、犯罪、盗難、強盗に関連する活動を特定し、削減するのに非常に役立ちます。

製造業:コンピューター ビジョンは、AI 検査システムでよく使用されます。これらの方法は、倉庫や研究開発施設での生産性を向上させるために使用されます。たとえば、コンピューター ビジョンは、予知保全システムの検査システムに使用されます。製品の故障や機器の故障を減らすために、これらのガジェットは常に環境をチェックします。人間の作業員がさらなる措置を講じることができるように、システムは故障の可能性や不良品の可能性を作業員に通知します。従業員はコンピューター ビジョンを使用して、梱包や品質管理のタスクも実行します。製品管理や組み立てなどの労働集約的なプロセスを自動化することも、コンピューター ビジョンのもう 1 つの用途です。電子製品などの精密製品の生産ラインは人工知能製品の応用分野です。

結論は

コンピューター ビジョンは、顧客満足度の向上、経費の削減、安全性の向上のために多くの業界で使用されています。このテクノロジーのユニークな点は、データを処理する独自の方法にあります。私たちが毎日生成する膨大な量のデータは、コンピューターに物体を認識し理解することを教えることができるため、私たちにとって有利に活用されています。 AI、コンピュータービジョンの分野は、消費者と企業に多くの機会を提供します。自動運転車、医療診断、画像タグ付け、レジなしチェックアウトなどは、コンピューター ビジョン テクノロジーの数多くの用途のほんの一部にすぎません。