Что такое компьютерное зрение: технологии, алгоритмы и области применения

Что такое компьютерное зрение в теории

Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта и цифровой обработки изображений. Методы компьютерного зрения автоматически получают, анализируют и интерпретируют визуальную информацию из фото и видео. Они превращают сырые пиксели в структурированные данные (машинно-читаемое описание сцены). Эти данные потом могут использовать программные алгоритмы или человек.

Типовые задачи в этой области включают обнаружение и классификацию объектов, сегментацию, трекинг, оценку позы, распознавание текста, реконструкцию 3D-структуры. Сегодня основу практики составляют модели глубокого обучения (сверточные нейронные сети и трансформеры), дополненные классическими методами обработки сигналов.

Что такое компьютерное зрение на практике

В производственной среде компьютерное зрение — не одна модель, а технологический контур. В него входит железо, программная часть, интеграции и регламенты.

Железо, то есть камеры, освещение, кабели, коммутаторы и другая сетевая часть определяет качество решения наряду с настройкой сцены (ракурсом, высотой, зонами, параметрами света).

Софт в компьютерном зрении последовательно обрабатывает кадры (выравнивает перспективу и яркость, подавляет шум), распознает объекты и события, отсекает случайные срабатывания по правилам, передает результат в систему визуализации и интеграции. Если в контуре предусмотрено участие человека, система дает интерфейс, чтобы подтвердить или отклонить результат.

​​В основе систем компьютерного зрения лежат разные задачи: находить и классифицировать объекты, распознавать действия, выделять области на изображении или сразу выдавать готовый результат — действие, текст или структурированные данные.

Сейчас все чаще применяются мультимодальные модели, которые не просто детектируют объекты на изображении, а сразу выдают осмысленное действие или готовый результат. Например, человек фотографирует страницу, алгоритм ее обрабатывает, и на выходе получается структурированный PDF. Вы спрашиваете у нейросети: «Что на картинке?» — и система отвечает развернутым текстом, а не списком координат и классов.

Андрей Нестеров, ML Team Lead Friflex

Результаты встраиваются в рабочие процессы и запускают реакцию. Например, система распознавания фиксирует пустую полку для определенного товара, а система управления задачами создает поручение на пополнение. В других случаях это может быть автоматическая сортировка деталей по качеству или подсчет спортивной статистики в реальном времени.

Для каждого сценария фиксируются правила реакции: кто получает результат, в какие сроки, какие допустимы пороги, когда эскалировать и как переходить к ручной процедуре.

Области применения технологий компьютерного зрения

Модели компьютерного зрения

Выбор модели в компьютерном зрении зависит от задачи и контекста. Когда нужна минимальная задержка и простой ответ «есть, нет, сколько», выручают детекторы реального времени. Это программы компьютерного зрения, которые находят объекты в видеопотоке. Они быстро считают людей в очереди, ловят базовые нарушения техники безопасности и экономят вычисления, хотя хуже справляются с мелкими или перекрывающимися объектами.

Если сцена сложная и важен контекст, к примеру, переполненные полки, плотные дорожные потоки, в дело идут трансформеры и детекторы нового поколения. Они устойчивее и точнее, но требуют больше видеокарт (GPU), которые ускоряют расчеты нейросетей и нуждаются в настройке.

Когда критична пиксельная точность, работают классические сверточные нейросети с двухстадийной детекцией (сначала находят область, потом уточняют класс или границы) или сегментацией (разметка «пиксель-в-пиксель»).

В idChess мы используем классические сверточные нейросети. Тренируем целый зоопарк таких моделей, по-разному встроенных в пайплайны. Где-то распознаем, где-то классифицируем, где-то делаем сегментацию — все это интегрировано в мобильные устройства, девайсы с лазерным проектором и прочие.

Андрей Нестеров, ML Team Lead Friflex

Если классы часто меняются, помогают foundation- и zero-shot-модели, интерактивные подходы. Они универсальные, и их можно направить описанием или парой примеров. Есть и интерактивные подходы, когда специалист один раз показывает на образце, и система переносит правило на весь поток.

Классификация компьютерного зрения — тоже скорее теоретическая вещь, на практике стек собирают гибридно. Смотрят на допустимую задержку, размер и плотность объектов, стабильность сцены, доступные вычисления и объем данных и выбирают алгоритмы компьютерного зрения, которые надежнее всего меняют шаг процесса.

Этапы внедрения компьютерного зрения

• Начальный этап. Заказчик формулирует цели и ограничения: что считать успехом, где будет стоять камера и сервер, какие риски и требования к безопасности данных. Разработчики переводят это в измеримые показатели (точность системы компьютерного зрения, скорость, задержка), определяют критерии качества и границы сценариев, оценивают объем работ, бюджет, сроки и инфраструктуру. Здесь же уточняют данные и доступы, которые нужны для программирования компьютерного зрения.
• Прототипирование. Разработчики собирают базовые модели и поднимают пилотный стенд, чтобы быстро получить первые результаты и показать, как решение будет выглядеть. Заказчик дает обратную связь, уточняет сценарии и пороги (что считать тревогой и успехом), помогает расширить датасет. На выходе — демо или живой пилот, уточненные требования.
• Разработка. Дальше прототип становится продуктом: модели дообучают и валидируют, добавляют интерфейсы и интеграции, мониторинг, логи и алерты, роли и права. В итоге получается продуктовая версия с документацией. Ее можно запускать.
• Внедрение. Решение устанавливают в целевой инфраструктуре, проводят нагрузочные и приемочные тесты, настраивают мониторинг и резервные сценарии. Заказчик принимает по согласованным критериям, назначает ответственных и запускает эксплуатацию. Результат — внедрение компьютерного зрения с мониторингом и отчетом по показателям, план дальнейших улучшений.