Die 5 größten Computer Vision Trends im Jahr 2022

Computer Vision (manchmal auch Machine Vision genannt) ist eine der aufregendsten Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Algorithmen, die in der Lage sind, Bilder zu verstehen - sowohl Bilder als auch bewegte Videos - sind eine wichtige technologische Grundlage für viele Innovationen, von autonomen, selbstfahrenden Fahrzeugen über intelligente Industriemaschinen bis hin zu den Filtern auf Ihrem Telefon, die die Bilder, die Sie auf Instagram hochladen, hübscher aussehen lassen.

Zusammen mit Sprachverarbeitungsfähigkeiten (Natural Language Processing oder "NLP") ist es von grundlegender Bedeutung für unsere Bemühungen, Maschinen zu bauen, die in der Lage sind, die Welt um sie herum zu verstehen und zu lernen, genau wie wir. Im Allgemeinen handelt es sich um Anwendungen, die auf Deep Learning basieren - neuronale Netze, die auf Tausenden, Millionen oder Milliarden von Bildern trainiert werden, bis sie Experten darin werden, zu klassifizieren, was sie "sehen" können.

Der Wert des Marktes für Computer-Vision-Technologie wird bis Ende 2022 voraussichtlich 48 Milliarden US-Dollar erreichen und dürfte das ganze Jahr über eine Quelle kontinuierlicher Innovationen und Durchbrüche sein. Werfen wir also einen Blick auf einige der wichtigsten Trends, die wir in Bezug auf diese faszinierende Technologie verfolgen werden:

Datenzentrierte künstliche Intelligenz basiert auf der Idee, dass der gleiche, wenn nicht sogar mehr Fokus auf die Optimierung der Qualität der Daten gelegt werden sollte, die zum Trainieren von Algorithmen verwendet werden, ebenso wie bei der Entwicklung der Modelle und Algorithmen selbst. Dieses neu entstehende Paradigma, das von Andrew Ng – einem renommierten Pionier des Deep Learning – befürwortet wird, ist in allen KI-Disziplinen, insbesondere aber im Bereich der Computer Vision, relevant.

Einige der ersten auf Deep Learning basierenden Bilderkennungsmodelle wurden von Dr. Ng bei Google entwickelt, mit dem Ziel, Computer zu trainieren, Bilder von Katzen zu erkennen, und sie hängen besonders von der Qualität der Daten ab, mit denen sie gefüttert werden, und nicht nur von der Menge.

Dieser Fokus auf die iterative Verbesserung der Qualität der Etikettierung – unter Verwendung automatisierter Techniken zum Extrahieren und Etikettieren von Daten – wird es ermöglichen, die Computer-Vision-Technologie auf Probleme anzuwenden, bei denen weit weniger Daten verfügbar sind, was möglicherweise die Kosten (in Bezug auf Geld und Rechenressourcen) senkt und viele neue potenzielle Anwendungsfälle eröffnet.

Ein wichtiger Anwendungsfall für Computer Vision ist das Erkennen von Gefahren und das Auslösen von Alarmen, wenn etwas schief geht. Es wurden Methoden entwickelt, die es Computern ermöglichen, unsicheres Verhalten auf Baustellen zu erkennen – wie Arbeiter ohne Schutzhelme oder Sicherheitsgurte – sowie Umgebungen zu überwachen, in denen schwere Maschinen wie Gabelstapler in der Nähe von Menschen arbeiten, so dass sie automatisch abgeschaltet werden können, wenn jemand in ihren Weg tritt. Mit 2,7 Millionen Verletzungen, die jedes Jahr durch Arbeitsunfälle verursacht werden, ist dies nach Angaben des US Bureau of Labor Statistics ein Bereich, in dem Unternehmen zunehmend investieren, um die menschlichen und finanziellen Kosten zu reduzieren, die durch Aufsicht oder Unaufmerksamkeit verursacht werden.

Natürlich ist die Verhinderung der Ausbreitung von Krankheiten, die durch Viren verursacht werden, heutzutage auch ein wichtiger Anwendungsfall, und hier werden Computer-Vision-Technologien zunehmend eingesetzt, um die Einhaltung von Social-Distancing-Anforderungen sowie Maskenpflichten zu überwachen.

Computer-Vision-Algorithmen wurden auch während der aktuellen Pandemie entwickelt, um bei der Diagnose von Infektionen durch Röntgenaufnahmen des Brustkorbs zu helfen, indem nach Hinweisen auf Infektionen und Schäden an Lungenbildern gesucht wird.

Einkaufen und Einzelhandel sind weitere Aspekte des Lebens, in denen wir im Jahr 2022 mit Sicherheit die zunehmende Verbreitung der Computer-Vision-Technologie bemerken werden. Amazon hat mit seinen Go-Lebensmittelgeschäften, die mit Kameras ausgestattet sind, die einfach erkennen, welche Artikel Kunden aus den Regalen nehmen, Pionierarbeit geleistet. Im Laufe des Jahres 2022 werden weitere Filialen eröffnet, und andere Einzelhändler werden auf den Zug aufspringen, darunter Tesco, das den ersten kassenfreien Supermarkt Großbritanniens eröffnen wird.

Computer Vision entlastet den Menschen nicht nur von der Verantwortung für das Scannen von Einkäufen, sondern hat auch eine Reihe anderer Anwendungen im Einzelhandel, einschließlich der Bestandsverwaltung, bei der Kameras verwendet werden, um die Lagerbestände in Regalen und Lagern zu überprüfen und bei Bedarf automatisch Nachschub zu bestellen. Es wurde auch verwendet, um die Bewegungsmuster von Kunden in der Nähe von Geschäften zu überwachen und zu verstehen, um die Positionierung von Waren zu optimieren, und natürlich in Sicherheitssystemen, um Ladendiebe abzuschrecken.

Ein weiterer immer beliebter werdender Anwendungsfall besteht darin, Kunden zu ermöglichen, Informationen über Produkte zu erhalten, indem sie Barcodes mit ihren Mobiltelefonen scannen. Im Modeeinzelhandel ist eine besonders unterhaltsame Anwendung von Computer Vision die "virtuelle Umkleidekabine", mit der Käufer Artikel virtuell anprobieren können, ohne sie zu berühren – Kameras im Spiegel überlagern einfach Bilder der Kleidung auf der Reflexion des Spiegels und können sogar Produkte identifizieren, die Kunden anprobieren, und passende Accessoires vorschlagen, die zu ihnen passen.

Computer Vision ist ein integraler Bestandteil der vernetzten Systeme in modernen Autos. Obwohl unsere ersten Gedanken vielleicht an die kommenden autonomen Fahrzeuge gerichtet sind, hat es eine Reihe anderer Anwendungen in der bestehenden Reihe von "vernetzten" Autos, die bereits auf den Straßen unterwegs sind und in unseren Garagen geparkt sind. Es wurden Systeme entwickelt, die Kameras verwenden, um Gesichtsausdrücke zu verfolgen, um nach Warnzeichen zu suchen, dass wir müde werden und riskieren, am Steuer einzuschlafen. Da dies ein Faktor bei bis zu 25% der tödlichen und schweren Verkehrsunfälle sein soll, ist es klar zu sehen, dass Maßnahmen wie diese leicht Leben retten könnten.

Diese Technologie wird bereits in Nutzfahrzeugen wie Lastkraftwagen eingesetzt, und im Jahr 2022 könnten wir sehen, dass sie auch in Privatfahrzeugen Einzug hält. Andere vorgeschlagene Anwendungen für Computer Vision in Autos, die es vom Zeichenbrett in die Realität schaffen könnten, umfassen die Überwachung, ob Sicherheitsgurte angelegt werden und sogar, ob Passagiere Schlüssel und Telefone zurücklassen, wenn sie Taxis und Mitfahrgelegenheiten verlassen.

Natürlich wird Computer Vision auch beim Selbstfahren eine große Rolle spielen – derzeit geht man davon aus, dass es das wichtigste Bordelement der autonomen Navigation sein wird. Tesla kündigte in diesem Jahr an, dass seine Autos in erster Linie auf Computer Vision und nicht auf Lidar und Radar angewiesen sein werden, die Laser- bzw. Radiowellen verwenden, um ein Modell der Umgebung des Autos zu bauen.

Edge Computing beschreibt Systeme, bei denen die Berechnung so nah wie möglich an der Datenquelle durchgeführt wird. Es ist ein Begriff, der im Gegensatz zum Paradigma des Cloud Computing verwendet wird, bei dem Daten über Sensoren gesammelt und zur Speicherung und Verarbeitung an zentrale Server gesendet werden. Im Bereich der Computer Vision ist es ein zunehmend nützliches Konzept, da Computer-Vision-Systeme oft Aufgaben ausführen, bei denen sofort Maßnahmen ergriffen werden müssen (denken Sie an die in diesem Artikel unter Sicherheit und autonomes Fahren genannten Anwendungsfälle), und es bleibt einfach keine Zeit, Daten in die Cloud zu senden!

Neben den Geschwindigkeitssteigerungen, die erreicht werden können, hat Edge Computing in Bezug auf Computer Vision wichtige Auswirkungen auf die Sicherheit – ein wichtiger Faktor, der berücksichtigt werden muss, da Unternehmen und Einzelpersonen einer strengeren Prüfung und Regulierung der Art und Weise ausgesetzt sind, wie Videodaten erfasst und verwendet werden. Mit Edge-Geräten wie Computer-Vision-fähigen Überwachungskameras können Daten im laufenden Betrieb analysiert und verworfen werden, wenn es keinen Grund gibt, sie zu behalten, z. B. wenn keine verdächtigen Aktivitäten erkannt werden.

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