Analiza datelor joaca un rol semnificativ in dezvoltarea businessurilor din orice industrie, fie ca este vorba de retail, aviatie, constructii sau ospitalitate. Tehnologiile de computer vision ofera informatii valoroase in mod automat si in timp real.
Imagineaza-ti ca esti intr-un magazin. Trebuie sa identifici produsele si identifici produsele si sa astepti sa faci plata. Acestea sunt actiuni obisnuite pe care le facem in viata noastra de zi cu zi. Recunoasterea automata a produselor (product recognition) are o mare importanta atat pentru progresul economic, cat si pentru cel social, datorita faptului ca este mai fiabila decat operarea manual. In plus, se economiseste timpul.
Recunoasterea produsului prin imagini este o sarcina provocatoare. In acelasi timp, are o multime de utilizari in diverse activitati, cum ar fi verificarea automata, urmarirea stocurilor, respectarea planogramelor, asistenta pentru persoanele cu deficiente de vedere etc.
In ultimii ani, deep learning-ul a cunoscut o mare evolutie in clasificarea imaginilor si detectarea obiectelor.
Potrivit unui studiu publicat de Markets and markets, dimensiunea pietei de recunoastere a imaginii este de asteptat sa creasca de la 26,2 miliarde de dolari in 2021 la 53 de miliarde de dolari pana in 2025, la o crestere anuala compusa de 15,1% in perioada de prognoza.
Ce inseamna image recognition, object recognition si object detection?
Image recognition: Software-ul de recunoastere a imaginilor (cunoscut si sub numele de computer vision), permite aplicatiilor sa inteleaga imagini sau videoclipuri. Aceste tipuri de software iau imagini ca input, iar un algoritm de computer vision ofera un output. Alte aspecte ale recunoasterii imaginii includ recunoasterea produsului, restaurarea imaginii, recunoasterea obiectelor, etc. Software-ul de recunoastere a imaginii poate fi utilizat pentru a antrena modele de recunoastere a imaginilor. Desi recunoasterea imaginii este tehnic o forma de invatare automata, categoria de invatare automata este axata pe instrumente (cum ar fi software, API-uri, SDK-uri si cadre), care ofera alte capacitati de invatare automata, cum ar fi motoarele de recomandare si recunoasterea tiparelor.
Object recognition: Recunoasterea obiectelor este un termen general pentru a descrie o colectie de sarcini legate de computer vision care implica identificarea obiectelor din fotografiile digitale.
Object detection: Detectarea obiectelor este o tehnica de viziune computerizata pentru localizarea instantelor obiectelor in imagini sau videoclipuri. Algoritmii de detectare a obiectelor folosesc de obicei invatarea automata sau invatarea profunda pentru a produce rezultate semnificative. Scopul detectarii obiectelor este de a reproduce aceasta inteligenta folosind un computer.
Care este diferenta dintre recunoasterea obiectelor (object recognition) si detectarea obiectelor (object detection)?
Cand ne referim la recunoasterea obiectelor, putem raspunde la intrebarea „care obiect este descris in imagine?”. Inputul este o imagine care contine obiecte necunoscute. Outputul este reprezentat de pozitiile si numele obiectelor din imagine. Cand etichetati obiecte, exista de obicei un set de categorii sau etichete pe care sistemul le „cunoaste” si intre care le poate diferentia.
Cand ne referim la detectarea obiectelor, putem raspunde la intrebarea „unde este acest obiect in imagine?”. Inputul este o imagine clara a unui obiect si o imagine (posibil) care contine obiectul de interes. Outputul este pozitia sau o caseta de delimitare a obiectului de interes daca exista in imagine (de exemplu, obiectul se afla in coltul din dreapta jos al imaginii).
Diferenta dintre recunoasterea imaginii si detectarea obiectelor intr-o imagine:
Care sunt unele avantaje ale recunoasterii si detectarii obiectelor?
Detectarea obiectelor este legata de alte tehnici similare de computer vision, cum ar fi recunoasterea imaginilor si segmentarea imaginilor, si ne ajuta sa intelegem si sa analizam scene din imagini sau videoclipuri.
Recunoasterea obiectelor te poate ajuta sa automatizezi procesele specific, aducand avantaje competitive pentru retail, aviatie, asistenta medicala, productie, transport si alte industrii.
Datorita capacitatilor sale, recunoasterea obiectelor poate automatiza diferite tipuri de sarcini, cum ar fi numararea multimii, masinile cu conducere automata (self-driving cars), supravegherea video, detectarea fetei, detectarea anomaliilor etc.
- In supravegherea video, tehnicile de detectare a obiectelor pot identifica si urmari cu precizie mai multe instante ale unui obiect dat intr-o scena. Aceste tehnici se preteaza automatizarii sistemelor de supraveghere video. De exemplu, modelele de detectare a obiectelor sunt capabile sa urmareasca mai multe persoane simultan, in timp real, in timp ce se deplaseaza printr-o anumita scena sau pe cadre video. Acest lucru ajuta la performanta si siguranta lucratorilor, la monitorizarea traficului pietonal, si ofera informatii valoroase pentru securitate.
- In cazul numararii multimii, detectarea obiectelor ajuta la masurarea diferitelor tipuri de trafic in zonele dens populate. De asemenea, ajuta la optimizarea pipeline-urilor logistice, gestionarea stocurilor, programarea turelor pentru lucratori etc. Numararea multimii este o alta aplicatie valoroasa de detectare a obiectelor. Pentru zonele dens populate, cum ar fi parcurile tematice, mall-urile si pietele, detectarea obiectelor poate ajuta companiile si municipalitatile sa masoare mai eficient diferite tipuri de trafic – fie pe jos, in vehicule sau altfel.
- Detectarea anomaliilor este un caz de utilizare a detectarii obiectelor care este cel mai bine explicat prin exemple specifice din industrie. De exemplu, in agricultura, un model personalizat de detectare a obiectelor ar putea identifica si localiza cu precizie potentialele cazuri de boli ale plantelor, permitand fermierilor sa detecteze pericolul fata de culturile lor.
- Pentru masinile cu conducere automata (self-driving cars), detectarea obiectelor este o sarcina fundamentala care sta la baza activitatii actuale de transformarea lor in realitate. Aceste sisteme trebuie sa fie capabile sa identifice, sa localizeze si sa urmareasca obiecte din jurul lor, pentru a se deplasa prin lume in siguranta si eficient.
Te intereseaza recunoasterea faciala? Am pregatit un articol care te va invata cateva lucruri esentiale despre acesta si iti va arata ultimele tendinte.
In timp ce majoritatea acestor instrumente functioneaza in cloud (adica, trebuie sa trimiti imaginea in cloud pentru a fi procesata), unele ofera posibilitatea procesarii imaginilor pe dispozitiv.
In abordarea de deep learning a computer vision, sistemul invata cum sa recunoasca o tinta de la sine. Pe baza a sute de imagini, algoritmii de invatare profunda isi pot construi propriul set de caracteristici vizuale pentru a recunoaste tintele. Sistemul devine mai precis, deoarece exista mai multe imagini de analizat.
Un exemplu de software de recunoastere a produsului utilizat in retail: