Машинний зір (комп'ютерний зір) охоплює методи та технології, що дозволяють машинам аналізувати й інтерпретувати зображення або відеопотоки з реального світу. Ця галузь знаходиться на перетині штучного інтелекту та обробки сигналів і спрямована на відтворення людської здатності розуміти візуальні сцени. На відміну від простої фіксації зображень, машинний зір передбачає вилучення релевантної інформації з візуальних даних, що дозволяє машині приймати рішення або діяти автономно.
Сфери застосування та приклади
Машинний зір застосовують для розпізнавання об'єктів, виявлення облич, автономного водіння, контролю якості на виробництві, інтелектуального відеоспостереження, автоматичного розпізнавання номерних знаків і медичної діагностики за зображеннями. Наприклад, у промисловості це дозволяє автоматизувати перевірку продукції, а в медицині — здійснювати раннє виявлення захворювань за допомогою знімків.
Основні програмні засоби, бібліотеки та фреймворки
Серед основних інструментів — відкрита бібліотека OpenCV, фреймворки глибокого навчання TensorFlow і PyTorch, а також спеціалізовані Detectron2, YOLO, MMDetection. Комплексні програмні рішення, такі як Halcon і MATLAB, широко використовуються в промисловості.
Останні розробки, тенденції та еволюція
Машинний зір стрімко розвивається завдяки досягненням у сфері глибокого навчання, що забезпечує дедалі точніше розпізнавання та розуміння зображень. Моделі дифузії й архітектури transformer відкривають нові можливості для контекстного аналізу. Інтеграція машинного зору в вбудовані системи та edge computing дозволяє здійснювати обробку даних у реальному часі на місці, підвищуючи безпеку даних і швидкість реакції інтелектуальних систем.