Череповский М.В., Винокур А.И.
ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ В МОБИЛЬНЫХ БРАУЗЕРАХ *
Аннотация:
в работе рассматриваются основные концепции компьютерного зрения, такие как обработка изображений, распознавание образов, отслеживание движения и распознавание сцен. Систематизированы целевые подходы и применяемые методы компаниями при внедрении компьютерного зрения на современном этапе, что позволяет выявить их значимость и потенциал применения в различных областях применения.
Ключевые слова:
компьютерное зрение, глубокое обучение, обнаружение объектов, распознавание объектов, технологии распознавания лиц
В последние годы машинное обучение пережило период стремительного развития, привнесшего с собой значительные инновации и трансформации в различные области науки, технологий и бизнеса. Новые методы и алгоритмы, а также более доступные вычислительные ресурсы, вместе с огромным объемом данных, стали ключевыми факторами, способствующими этому прогрессу. Машинное обучение стало неотъемлемой частью многих сфер, включая медицину, финансы, производство, торговлю, а также повседневную жизнь, проникая в умные устройства, автономные автомобили и многое другое [1, с. 8]. Этот процесс привел к созданию новых методологий, улучшению существующих подходов и повышению эффективности решения различных задач. Искусственный интеллект (ИИ) ускоряет построение моделей и интегрирует многочисленные дисциплинарные исследовательские процессы. В сфере производства междисциплинарных знаний определение проблем и приоритеты исследований больше не вытекают исключительно из одной дисциплинарной точки зрения, а все больше формируются социальными потребностями. В последние годы произошел всплеск производства междисциплинарных знаний из-за возросшей обеспокоенности общественности по поводу таких тем, как окружающая среда, здоровье, общение и конфиденциальность. Используя большие данные и передовые алгоритмы, ИИ превосходно создает точные модели, адаптированные для решения проблем. Кроме того, интеллектуальные компьютерные системы поддерживают принятие решений в режиме реального времени, часто превосходя возможности принятия решений человеком. Также при помощи машинного зрения компьютеры могут распознавать объекты, обнаруживать и классифицировать образы, анализировать поведение и взаимодействие с окружающей средой [2, с.3]. Рассмотрим постановку целей, которые ставят перед собой компании при разработке и внедрении систем компьютерного зрения.1.Улучшение клиентского опыта: использование искусственного интеллекта для создания чат-ботов, виртуальных ассистентов и систем обработки естественного языка (NLP) помогает компаниям предоставлять более эффективный и персонализированный сервис своим клиентам. Это может включать ответы на вопросы, помощь в выборе товаров или услуг, обработку рекламных запросов.2.Автоматизация процессов: модели с внедрением искусственного интеллекта при общении могут использоваться для автоматизации рутинных задач, таких как обработка запросов в службе поддержки, обработка заказов или бронирований, что позволяет компаниям сократить затраты на персонал и повысить эффективность операций.3.Создание интеллектуальных продуктов и сервисов: разработка моделей с внедрением искусственного интеллекта для общения может стать основой для создания новых инновационных продуктов и сервисов. Например, это может быть встроенный в устройства голосовой помощник, который помогает пользователям совершать покупки, находить информацию или управлять умным домом.4.Анализ данных и получение инсайтов: системы обработки естественного языка могут использоваться для анализа текстовых данных, таких как обзоры пользователей, отзывы, комментарии в социальных сетях и т. д., что позволяет компаниям получать ценные инсайты о своих продуктах и услугах, а также о потребностях и предпочтениях своих клиентов.Одним из главных факторов, способствующих прорывам в компьтерном зрении, является развитие глубокого обучения и сверточных нейронных сетей. Глубокое обучение позволяет моделям обучаться на больших объемах данных и извлекать сложные признаки из изображений [3, с.2]. Эти сети могут автоматически изучать представления объектов и различных атрибутов, что делает их незаменимыми инструментами для компьютерного зрения [4, с.3].Обнаружение и распознавание объектов являются важными задачами машинного зрения. Прорывы в этой области позволяют компьютерам точно и быстро идентифицировать объекты на изображениях или в реальном времени [5, с.7]. Продвижения в области обнаружения и распознавания объектов способствуют повышению безопасности и эффективности в различных сферах жизни.Распознавание лиц и эмоций – это еще одна важная область применения компьютерного зрения. Технологии распознавания лиц активно используются в системах аутентификации, видеонаблюдении и социальных медиа. С развитием машинного зрения компьютеры стали способными точно определять лица и идентифицировать их на изображениях и видео. Кроме того, системы распознавания эмоций могут анализировать выражения лиц и определять эмоциональное состояние человека [6, с. 9]. Это открывает новые возможности в области маркетинга, психологии и социальных исследований [7, с. 4].Автономные транспортные средства – это одно из наиболее захватывающих применений машинного зрения в современном мире. Автомобильная промышленность активно исследует и разрабатывает технологии, которые позволяют автономным транспортным средствам распознавать объекты внешней окружающей среды. Машинное зрение позволяет автономным транспортным средствам обнаруживать и распознавать различные объекты на дороге, такие как другие автомобили, пешеходы, велосипедисты и дорожные знаки. Системы компьютерного зрения способны анализировать все потоки с видеокамер и использовать алгоритмы распознавания образов для точного и быстрого определения объектов.Машинное зрение помогает АТС автономным транспортным средствам анализировать дорожную ситуацию и принимать соответствующие решения. Это включает определение скорости и направления движения объектов, прогнозирование их траекторий и оценку препятствий. Благодаря машинному зрению автономные транспортные средства могут безопасно перемещаться по дороге и реагировать на изменения в окружающей среде [8, с 9].На основании вышеизложенного следует отметить, что появление искусственного интеллекта и машинного обучения знаменует собой поворотный момент в истории человечества, беспрецедентно изменяя различные аспекты нашей жизни. Их значимость в современном мире невозможно переоценить, поскольку от здравоохранения до финансов, от образования до транспорта – они меняют стереотипы и открывают новые возможности для исследований и развития, обладают огромным потенциалом для решения некоторых из наиболее острых проблем, включая изменение климата, профилактику заболеваний и управление ресурсами. Используя их мощь, мы сможем глубже понять сложные системы, разработать более эффективные решения и принимать обоснованные решения для создания устойчивого технологического развития России.
Номер журнала Вестник науки №4 (73) том 4
Ссылка для цитирования:
Череповский М.В., Винокур А.И. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ В МОБИЛЬНЫХ БРАУЗЕРАХ // Вестник науки №4 (73) том 4. С. 683 - 688. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/14137 (дата обращения: 24.06.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+