Share
Se simte ca o viziune a mașinilor se întâmplă peste tot în aceste zile, dar ce este?
Vizualizarea mașinilor este un sistem care utilizează o cameră cuplată cu un software de calculator și de interpretare a imaginilor pentru a crea date. Datele sunt, la rândul lor, prelucrate și utilizate pentru a decide asupra unei acțiuni. În esență, o mașină este programată să caute un anumit lucru și apoi să efectueze o acțiune atunci când vede ceea ce caută.
De exemplu, o cameră poate fi configurată pe linia de ambalare a fabricii pentru a căuta defecțiuni în ambalaj. Când observa un defect într-un element, aparatul poate respinge elementul respectiv. Toate acestea se pot întâmpla mult mai repede decât dacă un om face același lucru.
Definiția viziunii mașinilor poate include, de asemenea, toate tipurile de mașini care există pentru a crea imagini pentru interpretare, motiv pentru care acestea execută roluri în producție, securitate, supraveghere și multe altele. Mașinile cu aparate foto sunt utilizate într-o mare varietate de sarcini, cum ar fi ceaiul ceresc folosind camere pentru a efectua inspecții de ambalare pe linia de transport sau Tesla folosind tehnologia pentru ca autoturismele să le citească limitele de viteză și să le ajusteze în consecință. Un alt exemplu primar de viziune a mașinilor este în sectorul de securitate: atunci când treceți prin cecul vamal de la aeroport, o cameră foto vă blochează fotografia și folosește recunoașterea facială pentru a căuta persoane care au fost marcate.
Vizibilitatea mașinii și recunoașterea modelelor Puterea de recunoaștere a imaginilor pe mașină și de recunoaștere a modelelor.Viziunea mașinii este aici să rămână. Pe măsură ce camerele și tehnologia devin mai puțin costisitoare, ele vor fi integrate în mai multe locuri și vor face mai multe sarcini într-un mod mai rapid și mai sigur decât un om. În calitate de fotografi, vom avea mai mult acces la tehnologie pentru a ne ajuta să ne desfășurăm activitatea. Tehnologia ne va salva de la a face sarcinile mai plictisitoare asociate cu munca noastră și ne va ajuta să procesăm și să catalogăm cantități mari de informații.
Viziunea mașinii utilizează o lumină vizibilă și o cameră pentru a face o fotografie. Pixelii din fotografia respectivă sunt apoi procesați de software care caută zone de contrast sau pixeli de valori specificate. Câteva exemple de parametri pe care le caută software-ul sunt:
Există mulți alți parametri pe care algoritmii îl pot vâna într-o mare de pixeli. Procesul exact depinde de aplicație. De fapt, dezvoltarea software-ului este deseori dezvoltată în tandem cu rolul pe care îl va îndeplini.
Domeniul viziunii în mașină abundă cu exemple interesante și incitante de aplicații atât actuale, cât și chiar la orizont. Un exemplu excelent este o cameră care poate oferi persoanelor cu deficiențe de vedere informații despre un obiect, o clădire sau doar despre orice se află în fața lor. Puteți folosi deja camera video a unui smartphone pentru a recunoaște o pictura într-un muzeu și să-i spuneți numele pictorului. Puteți chiar utiliza telefonul smartphone pentru a traduce textul străin pe un semn.
Aplicația Google Translate utilizând OCR pentru a traduce textul.Alte exemple includ:
Recunoastere faciala
Recunoaștere optică a caracterelor
Inspectarea unei linii de producție
agricultură
Ştiinţă
Până acum s-ar putea să vă îngrijorați că aparatele cu camere vor înlocui dvs. Vă asigur că munca dvs. este probabil sigură pentru viitorul previzibil. Fotografii umane fac fotografii pentru ca oamenii să interpreteze, să împărtășească și să se bucure. Mașinile nu sunt destul de capabile să înțeleagă toate nuanțele care pot fi citite într-o fotografie încă, motiv pentru care vor fi blocate în lumea industrială pentru o perioadă mai lungă.
Pe de altă parte, există unele evoluții îngrijorătoare în domeniu dacă sunteți un retoucher profesionist sau un editor. Inteligența artificială a Google poate acum să combine și să retușeze automat imaginile în moduri tulburătoare și să creeze și să editeze povestiri. Poate că asta pare a fi un gimmick acum, dar și fotografia însăși în primele sale zile.
Cu toate acestea, punând deoparte anxietatea noastră existențială pentru o secundă, există multe modalități prin care puteți utiliza viziunea mașinii în avantajul dvs., ca fotograf.
O modalitate promițătoare de a utiliza tehnologia mașinii de vizionare este auto-etichetarea, în cazul în care software-ul încearcă să se uite la conținutul unei imagini și lista lucrurile care sunt prezente. De exemplu, dacă aveți o analiză a unei fotografii de căpșuni, software-ul ar putea să returneze etichetele: fructe de padure, fructe, căpșuni, proaspete. Acest proces automatizat promite eliminarea multor ore de etichetare manuală a imaginilor cu ajutorul cuvintelor cheie. Site-ul de distribuire a fotografiilor Flickr, de exemplu, vă etichetează automat pentru încărcare.
O altă tehnologie de vizionare a mașinilor, care este disponibilă fotografilor, este recunoașterea facială ca parte a camerelor Lightroom 6, Apple Photos și Picasa. Recunoașterea facială îți evaluează fotografiile și caută fețe. Apoi grupează chipuri asemănătoare, pe care programul le consideră că aparțin aceleiași persoane. Încă mai trebuie să intrați și să puneți un nume pe față și să sortați potriviri false, dar această tehnologie vă poate ajuta să găsiți și să urmăriți toate imaginile pe care le-ați luat pentru clienți.
Utilizarea recunoașterii faciale în Adobe Lightroom pentru a eticheta persoane.Poate că următoarea dvs. fotografie poate presupune crearea de imagini care vor fi supuse unei anumite forme de mașini pentru colectarea datelor. Dacă este cazul, va trebui să știți ce căutăm acest sistem pentru a ajuta procesul de-a lungul. De exemplu, dacă software-ul caută modificări în contrast, doriți să știți cum să reglați iluminatul pentru a descoperi mai bine contrastul.
Viziunea mașinii este o zonă promițătoare de tehnologie care poate fi foarte utilă în multe industrii și roluri, inclusiv pentru fotografi. Deși nu există nici un pericol iminent de a fi înlocuit de o mașină cu cameră foto, există oportunități ample de a utiliza noua tehnologie pentru a vă îmbunătăți fluxul de lucru. Revoluția digitală a dus la o proliferare a camerelor și a imaginilor, eventual mai multe imagini decât putem înțelege fără să folosim un fel de viziune mecanică care să ne ajute să interpretăm.
Accentsconagua