Wizja maszynowa, czyli komputerowe rozpoznawanie obrazu, to zbiór metod i technologii umożliwiających maszynom analizę i interpretację obrazów lub sekwencji wideo pochodzących ze świata rzeczywistego. Dziedzina ta znajduje się na styku sztucznej inteligencji i przetwarzania sygnałów, a jej celem jest odwzorowanie ludzkiej zdolności rozumienia scen wizualnych. W odróżnieniu od zwykłego pozyskiwania obrazów, wizja maszynowa polega na wydobywaniu istotnych informacji z danych wizualnych, co pozwala maszynom podejmować decyzje lub wykonywać działania.
Zastosowania i przykłady użycia
Wizja maszynowa znajduje zastosowanie w rozpoznawaniu obiektów, detekcji twarzy, autonomicznej jeździe, kontroli jakości w przemyśle, inteligentnym monitoringu wideo, automatycznym rozpoznawaniu tablic rejestracyjnych czy diagnostyce medycznej na podstawie obrazów. Przykładowo, w przemyśle umożliwia automatyczną inspekcję produktów, a w medycynie — wczesne wykrywanie chorób na podstawie obrazowania.
Główne narzędzia programistyczne, biblioteki, frameworki
Do najważniejszych narzędzi należą otwartoźródłowa biblioteka OpenCV, frameworki deep learningowe TensorFlow i PyTorch oraz specjalistyczne Detectron2, YOLO, MMDetection. W przemyśle szeroko stosowane są także kompleksowe rozwiązania, takie jak Halcon i MATLAB.
Ostatnie osiągnięcia, trendy i rozwój
Wizja maszynowa dynamicznie się rozwija dzięki postępom w deep learningu, co umożliwia coraz dokładniejsze rozpoznawanie i rozumienie obrazów. Modele dyfuzyjne i architektury transformer otwierają nowe możliwości analizy kontekstowej. Integracja wizji maszynowej z systemami wbudowanymi i edge computing umożliwia przetwarzanie w czasie rzeczywistym na miejscu, zwiększając bezpieczeństwo danych i responsywność systemów inteligentnych.