Что такое машинное зрение
Самый простой способ понять технологию машинного зрения — представить, что у машин действительно есть «глаза». То есть система, которая использует машинное зрение, может с помощью камер и датчиков «увидеть» процесс производства, проанализировать собранные данные или принять решение. Компании используют его, чтобы повысить качество продукции и обслуживания и эффективность операций.
Машинное зрение можно спутать с компьютерным. Последнее — это общая теория о том, как компьютеры могут оценивать окружающую реальность. Машинное же зрение — это применение теории на практике для повышения эффективности.
Некоторые предприятия использовали системы машинного зрения еще в 1950-х, но но в 1980-1990-е годы популярность этой технологии начала стремительно расти. Технология работает за счет комбинации программного и аппаратного обеспечения и задействует следующие компоненты:
- объектив и освещение;
- датчик или камера;
- процессор;
- способ передачи результата.
Ритейл
По опыту провайдеров, ритейл активно внедряет в работу новые информационные технологии. Представители этой отрасли готовы тестировать решения, которые могут повысить лояльность посетителей, оптимизировать клиентопотоки, уменьшить очереди, контролировать кассовые операции и анализировать трафик.
«Исторически» этот бизнес заранее настроен к инновациям — несколько лет назад многие сети внедрили в торговых залах системы видеоаналитики. Они позволили лучше понимать поведение покупателей и выяснить способы увеличения среднего чека. Такие кейсы для многих из них стали успешными, поэтому компании хотят внедрять что-то подобное. Таким образом, для операторов связи это очевидная и подготовленная отрасль.
Стоит отметить, что ритейлеры заинтересованы во внедрении инноваций. Ведь для покупателей новые технологии выглядят как привлекательные и комфортные, тогда как реальная цель их использования — увеличить эффективность бизнеса.
Производство
На любом производстве есть множество проблем, которые можно решить с помощью машинного зрения. Перечислим несколько в качестве примера.
- Контроль качества сборки деталей для конечного заказчика.
- Мониторинг степени готовности и свежести пищевых изделий.
- Контроль соблюдения специфических условий производства — температуры, влажности и др.
- Безопасность. Грубо говоря, система машинного зрения способна мгновенно понять, что человек упал и лежит без движения.
По опыту российских провайдеров, для внедрения новых систем нужен диалог с руководством конкретного производства. Вам нужно будет мягко подтолкнуть их к мысли, что машинное зрение способно помочь в решении именно их проблем. Часто этот факт бывает не так очевиден.
Медицина
В этой отрасли также много кейсов использования. Перечислим несколько характерных.
- Отслеживание потока пациентов, которые идут к врачам в обход регистратуры и кассы и платят врачу напрямую наличными.
- Мониторинг действий медсестер в палатах. Добросовестно ли они выполняют свои обязанности, убирают ли за больными и т.д.
- Мониторинг приема лекарств пациентами.
Практически все кейсы использования машинного зрения в медицине — это процессы по улучшению качества сервиса.
Предотвращение ЧП и последующих убытков
Отдельное умение машинного зрения, которое пригодится в любой отрасли — это обеспечение безопасности. К примеру, нейросеть можно обучить тому, что поднятые руки (например, кассира на заправке) это сигнал опасности. Система также способна мгновенно понять, когда на производстве возникла аварийная ситуация.
Стоит отметить и то, что на некоторых предприятиях до сих пор в порядке вещей ручная фасовка продукции. В этом случае машинное зрение может помочь снизить «человеческий фактор» и вовремя просигнализировать, если покупателю расфасовали неправильную продукцию.
Кроме того, существуют нейросети, способные понять, если сотрудники собираются что-то украсть с предприятия.
Агросектор
Задача, которая по силам нейросетям — проследить, соблюдаются ли санитарные и производственные правила. Грязный доильный аппарат или занесенные бактерии — это серьезные проблемы. Правильно настроенная камера с наборами данных способна вовремя предотвращать такие инциденты.
Также реальный кейс использования — сельскохозяйственных культур с дрона и дальнейшее точное прогнозирование будущего урожая. Такое возможно, например, с яблонями. Кроме того, можно быстро выявлять пожухлые и больные растения.
ЖКХ
Предсказуемый главный запрос к ЖКХ — обеспечение чистоты. Характерный сценарий использования машинного зрения для такой задачи — видеонаблюдение за конкретными зонами и мусорными баками на предмет загруженности. Нейросеть также способна мгновенно просигнализировать о выбросе строительного мусора.
Кроме того, алгоритмы могут контролировать качество строительства, сигнализировать о чужих людях на территории ЖК, а также о появлении бродячих животных.
Бизнес-центры и офисы
Офисы компаний часто разделены на зоны, доступ к которым следует ограничить для разных групп людей. Традиционный подход с магнитными карточками нельзя назвать надежным — их передачу друг другу нельзя проконтролировать. В этом случае технология распознавания лиц становится выходом из ситуации — современные датасеты способны определить, какой человек пытается пройти в определенную часть здания.
Требуется только создать соответствующие рыночные предложения, от которых невозможно будет отказаться. Универсальный способ — задать вопрос «Какие проблемы требуют решения прямо сейчас?»