Computer Vision Consulting ─ ein zuverlässiger Weg, um mehr auf dem Markt zu erreichen

In den kommenden Jahren werden Computer Vision-Technologien die übliche Produktion, das Bildungswesen, die Art und Weise, wie Geschäfte gemacht werden, und viele andere Prozesse bis zur Unkenntlichkeit verändern. Experten zufolge wird der weltweite CV-Markt bis 2027 auf 19 Milliarden Dollar Marktumsatz anwachsen.

Rasantes Wachstum wird durch die Einführung der Prozessautomatisierung und die Nachfrage nach Robotersystemen mit visueller Kontrolle angetrieben. Aber Sie müssen ein Team von Spezialisten mit den erforderlichen technischen Fähigkeiten zusammenstellen, die von den führenden Unternehmen der Welt umworben werden. Dies erfordert Zeit, Geld, eine klare Strategie und ein Verständnis dafür, wie potenzielle Risiken gemindert werden können. Angesichts der Komplexität der Aufgaben ist eine professionelle Beratung für Computer Vision die beste Wahl.

In diesem Artikel gibt Axisbits Tipps für die Auswahl eines zuverlässigen Partners anhand von Erfolgsgeschichten aus der Praxis. Erfahren Sie, wie Sie die digitale Transformation angehen und die wichtigsten Herausforderungen meistern können.

Felder der Computer Vision

Computer Vision ist ein fortschrittliches Computerfachgebiet, das auf der Nachbildung des menschlichen Sehens basiert und es einer Maschine ermöglicht, Objekte in Bildern und Videos deutlicher zu erkennen.

Das weite Feld der KI-Technologie umfasst eine Reihe von Techniken, die es dem Computer ermöglichen, die von ihm benötigten Informationen zu extrahieren. Dies ist einer der Bereiche des maschinellen Lernens mit integrierten Konzepten.

Mit den Fortschritten im Bereich des Deep Learning und der neuronalen Netze hat es einen grossen Sprung nach vorne gegeben und CV hat es geschafft, den Menschen bei Aufgaben im Zusammenhang mit der Objekterkennung und -markierung zu übertreffen.

Projektideen für Computer Vision

Um einem Computer das richtige “Sehen” beizubringen, muss man viele Daten sammeln und Objekte genau genug identifizieren, um ähnliche Merkmale und Zeichen hervorzuheben. Diese Ideen werden auf unterschiedliche Weise umgesetzt.

Erfolgreiche Beispiele für den Einsatz von Computer Vision finden sich in der Industrie, der Medizin, dem Sport, der Luft- und Raumfahrt, dem Finanzwesen, der Werbung und anderen Sektoren, was zu einem Anstieg der Nachfrage und der Zahl der entsprechenden Anwendungen geführt hat. Nachfolgend finden Sie einige der spannendsten Fälle.

Analyse der menschlichen Körperhaltung

Zusammengefasst ist Posenet ein Open-Source-Modell, das mit Hilfe von Computer Vision die Pose einer Person oder eines Objekts in einem Bild/Video bestimmt.

Die Analyse der Körperhaltung erfolgt durch Identifizierung, Lokalisierung und Verfolgung der Koordinaten von Schlüsselpunkten des menschlichen Skeletts. Die Lösung wird angewendet für:

• Aktivitätserkennung für Sportanalysen oder Echtzeit-Überwachungssysteme;           
• Zwecke der erweiterten Realität;           
• Maschinelles Lernen;            
• Animation und Videospiele.

Und diese Datensätze können Ihnen helfen, ein ähnliches Modell für sich selbst zu entwickeln:

• MPII;          
• COCO Keypoint Herausforderung;             
• HUMANEVA.

Bildumwandlung mittels GAN

Faceapp ist ein Tool, das ein Eingabebild mithilfe von Filtern transformiert. Beim Training verwenden Generative Adversarial Networks, auch bekannt als GANs, zwei neuronale Netzwerke, die gegeneinander spielen, um neue Daten auf der Grundlage der Verteilung der Trainingsdaten zu erzeugen. Hier finden Sie Datensätze, mit denen Sie etwas Ähnliches erstellen können:

• CelebA;            
• Flicker Gesicht;              
• Cartoonset.

Soziale Distanzierung

Mit Hilfe der Technologie können Sie Personen in einem Raum oder einem Bereich in Echtzeit verfolgen, um zu sehen, ob sie sich an die Normen halten.

Die Erkennung einer Verletzung wird festgestellt, wenn das Objekt über das Begrenzungsrechteck hinausgeht. Um die Instrumente genauer zu machen, können Sie Transfer-Learning-Methoden verwenden. Es gibt auch verschiedene vortrainierte Modelle zur Objekterkennung wie YOLO und Mask R-CNN.

Erstellung von 3D-Modellen aus 2D-Bildern

Forscher von Deep Mind haben ein KI-System entwickelt, das 2D-Bilder in 3D-Darstellungen umwandelt. Das generative query network kann Bilder aus verschiedenen Blickwinkeln wahrnehmen.

Nvidia hat eine Architektur entwickelt, die die 3D-Eigenschaften eines Bildes vorhersagen kann. Facebook AI bietet ein ähnliches Tool an, das als 3D Foto-Funktion bekannt ist.

Und hier sind einige verwandte Datensätze:

• IKEA dataset;              
• OpenSurfaces dataset;        
• NYU Depth dataset;            
• ObjectNet3D.

Medizinische Bildanalyse

Bilder, die von CT- und Röntgengeräten erzeugt werden, können bequem in interaktive 3D-Modelle umgewandelt werden, um sehr visuelle, einfache und dennoch tiefgehende Interpretationen von Patientendetails zu ermöglichen.

Nach den Forschungen der zentralen Radiologieabteilung in Wuhan können Deep Learning-Methoden am effizientesten eingesetzt werden, um zwischen Covid-19 und normaler Lungenentzündung zu unterscheiden. Die Datensätze von Kaggle werden dafür mehr als nützlich sein.

Wie Sie Unternehmen für die Entwicklung von Computer Vision bewerten können

1. Untersuchen Sie die Qualität der Dienstleistungen, die Erfahrung und die Sicherheitsstandards der Entwicklungsunternehmen.           
2. Berücksichtigen Sie Bewertungen von Dienstleistern auf Websites, LinkedIn-Konten, Bewertungsplattformen (Clutch, Manifest, Goodfirms).        
3. Berücksichtigen Sie die Grösse und die Einstellungsmöglichkeiten, da mittlere bis grosse Anbieter eher über alle benötigten Ressourcen verfügen.              
4. Achten Sie auf die vorhandene Ausrüstung und Infrastruktur.           
5. Gewährleisten Sie die Einhaltung der ISO-, PCI- und HIPAA-Standards sowie die Wirksamkeit der Sicherheitsrichtlinien.            
6. Fragen Sie nach einem Portfolio von erfolgreich abgeschlossenen Projekten.

Sie sollten sich auch die Geschicklichkeit der Software-Ingenieure ansehen:

• 3-5 Jahre Erfahrung mit C/C ++, Python, Java, .NET;           
• Umfassende Erfahrung in KI und maschinellem Lernen, Big Data, Cloud-Technologien, DevOps und Qualitätskontrolle;             
• Minimum Tech Stack: OpenCV, VisionWorks, PyTorch, TensorFlow, Caffe, SimpleCV;             
• Nachgewiesene Fähigkeiten in der Entwicklung von Bildverarbeitungsprojekten, Training, Testen und Modelloptimierung;         
• Erfahrung mit Methoden zur Klassifizierung, Erkennung und Segmentierung von Objekten;       
• Kenntnisse in OCR; NLP; CNN;           
• Verständnis von überwachtem, unüberwachtem Lernen und Verstärkungslernen.

Sie werden vielleicht überrascht sein, aber genau das ist das Profil von Axisbits – wir haben Ingenieure, die bereit sind, die gewagtesten Projektideen für Computer Vision zu übernehmen.

Schlusswort

Trotz beeindruckender Fortschritte ist die Welt noch weit davon entfernt, alle CV-Probleme zu lösen. Vor allem, wenn es um Computer-Vision-Projekte für Einsteiger geht. Aber der Trend ist vielversprechend, was der Grund dafür sein könnte, dass so viele Unternehmen sich für Computer Vision Consulting entscheiden.

Wenn Sie beschliessen, Ihre Geschäftsprozesse radikal zum Besseren zu verändern, kontaktieren Sie unsere Spezialisten. Axisbits ist ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Computer Vision spezialisiert hat und über genügend Fachwissen verfügt, um eine qualitativ hochwertige Lösung für jede Komplexität und jeden Zweck zu liefern.