Системы компьютерного зрения (СКЗ) с функцией

Программные системы компьютерного зрения (СКЗ, англ. Computer vision, CV) предназначены для обработки графической информации и извлечения из неё полезных данных. С помощью такого программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока в супермаркете до данных фармацевтических экспериментов в научной лаборатории.

Компьютерное зрение как деятельность представляет собой область информационных технологий, ориентированную на разработку и применение программных и аппаратных средств для анализа и интерпретации визуальной информации — изображений и видеопотоков. Цель компьютерного зрения заключается в том, чтобы обеспечить машинам возможность «видеть» и понимать окружающий мир аналогично человеку, автоматизируя процессы распознавания, классификации и анализа визуальных данных для решения прикладных задач в различных отраслях.

Ключевые аспекты данного процесса:

• обработка видеопотока в системах безопасности и контроля,
• анализ изображений в медицинской диагностике и фармацевтических исследованиях,
• распознавание объектов и лиц в ритейле и логистике,
• контроль качества продукции на производственных линиях,
• поддержка автономных транспортных средств и робототехники,
• применение в аграрном секторе для мониторинга состояния посевов и животных.

Технологии компьютерного зрения активно интегрируются в корпоративные информационные системы и бизнес-процессы, повышая их эффективность и точность. Разработка и внедрение цифровых (программных) решений в области компьютерного зрения становится критически важной для оптимизации работы предприятий, улучшения качества принимаемых решений и создания новых возможностей для развития бизнеса в условиях цифровой трансформации экономики.

Системы компьютерного зрения предназначены для обработки графической информации и извлечения из неё полезных данных. Они позволяют автоматизировать анализ визуальных данных, включая изображения и видеопотоки, преобразуя их в структурированную информацию, пригодную для дальнейшего использования в различных прикладных задачах.

Функциональное предназначение систем компьютерного зрения заключается в выявлении, классификации и интерпретации визуальных объектов и паттернов, что позволяет применять их в широком спектре областей — от розничной торговли и безопасности до научных исследований и промышленного контроля качества. Такие системы способны обрабатывать и анализировать большие объёмы визуальных данных в реальном времени, что существенно повышает эффективность процессов принятия решений и выполнения рутинных операций, требующих визуального контроля.

Системы компьютерного зрения в основном используют следующие группы пользователей:

• розничные торговые сети и гипермаркеты для анализа потока покупателей, оптимизации размещения товаров и контроля за кражей;
• производственные предприятия для контроля качества продукции, выявления дефектов и автоматизации производственных процессов;
• логистические компании для автоматизации сортировки и учёта грузов, распознавания меток и штрихкодов;
• медицинские и фармацевтические организации для анализа медицинских изображений, обработки данных экспериментов и разработки новых лекарств;
• транспортные компании и системы умного города для анализа трафика, распознавания номерных знаков и оптимизации движения;
• охранные и правоохранительные структуры для идентификации лиц, отслеживания подозрительной активности и обеспечения безопасности объектов;
• аграрные предприятия и компании в сфере сельского хозяйства для мониторинга состояния посевов, учёта поголовья животных и контроля за процессами выращивания.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем компьютерного зрения (СКЗ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует проанализировать масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти решения с базовым набором функций и относительно невысокой стоимостью, тогда как крупным предприятиям потребуются масштабируемые и высокопроизводительные системы с возможностью интеграции в существующую ИТ-инфраструктуру. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к обработке данных — например, в фармацевтике и медицине СКЗ должны обеспечивать высокую точность распознавания и соответствовать стандартам качества и безопасности данных, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на скорость обработки видеопотока и анализ поведения покупателей. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с используемым оборудованием и программным обеспечением, требования к вычислительным ресурсам и сетевым возможностям.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующими ИТ-системами и оборудованием (например, камерами, серверами, платформами хранения данных);
• наличие необходимых алгоритмов и функций для решения конкретных задач (распознавание лиц, отслеживание движения, анализ изображений и т. д.);
• возможность масштабирования и расширения функциональности в будущем;
• уровень точности и скорости обработки данных, соответствующий требованиям бизнеса;
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных (шифрование, аутентификация, контроль доступа);
• поддержка необходимых форматов данных и интерфейсов для интеграции с другими системами;
• соответствие отраслевым стандартам и нормативам (например, требованиям к обработке медицинских данных, стандартам безопасности и т. п.);
• наличие документации, обучающих материалов и технической поддержки для пользователей.

После анализа вышеперечисленных факторов следует провести тестирование нескольких программных продуктов на ограниченном объёме данных или в пилотном проекте, чтобы оценить их эффективность и удобство использования в реальных условиях. Также целесообразно изучить отзывы других компаний, уже использующих СКЗ, и учесть их опыт при принятии решения. Окончательный выбор должен базироваться на комплексном подходе, учитывающем как текущие потребности бизнеса, так и перспективы его развития.

Системы компьютерного зрения (СКЗ) предоставляют широкий спектр возможностей для автоматизации процессов обработки визуальной информации, что приводит к повышению эффективности работы в различных отраслях. Преимущества и польза от применения СКЗ включают:

• Автоматизация анализа данных. СКЗ позволяют автоматически обрабатывать большие объёмы графической информации, снижая зависимость от ручного труда и минимизируя вероятность человеческих ошибок.
• Повышение точности и скорости обработки данных. Алгоритмы компьютерного зрения обеспечивают высокую точность распознавания и анализа визуальных данных, что ускоряет процесс принятия решений.
• Оптимизация бизнес-процессов. Внедрение СКЗ способствует оптимизации рабочих процессов в таких областях, как розничная торговля, производство, логистика, что ведёт к снижению затрат и повышению производительности.
• Улучшение качества контроля и обеспечения безопасности. СКЗ могут использоваться для мониторинга производственных процессов, контроля качества продукции и обеспечения безопасности на объектах, снижая риск аварий и инцидентов.
• Расширение возможностей научных исследований. В научной сфере СКЗ помогают анализировать данные экспериментов, ускоряя процесс получения результатов и способствуя новым открытиям.
• Персонализация услуг и улучшение клиентского опыта. В сфере услуг СКЗ позволяют собирать и анализировать данные о поведении клиентов, что способствует созданию персонализированных предложений и повышению уровня удовлетворённости клиентов.
• Снижение операционных расходов. Автоматизация процессов с помощью СКЗ сокращает необходимость в большом количестве персонала для выполнения рутинных задач, что ведёт к снижению операционных расходов компании.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы компьютерного зрения, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• обработка статических изображений и видеопотоков в реальном времени,
• выявление и распознавание объектов, лиц, текста и других элементов на изображениях и в видео,
• отслеживание движения объектов и анализ их траектории,
• сегментация изображений для выделения интересующих областей и объектов,
• применение алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей для повышения точности распознавания и анализа визуальной информации.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем компьютерного зрения (СКЗ) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с другими технологиями, повышения точности и скорости обработки данных, расширения сфер применения и дальнейшего развития алгоритмов машинного обучения. Среди ключевых трендов:

• Развитие мультимодальных систем. СКЗ будут всё чаще интегрироваться с системами обработки текста и звука, что позволит создавать более комплексные решения для анализа информации в различных форматах.
• Повышение точности распознавания. Алгоритмы машинного обучения будут совершенствоваться, что приведёт к снижению количества ошибок и повышению точности распознавания объектов и паттернов в визуальных данных.
• Применение в новых отраслях. СКЗ начнут активно использоваться в таких сферах, как сельское хозяйство, экология, логистика, что расширит рынок и создаст новые возможности для разработчиков.
• Интеграция с IoT-устройствами. Системы компьютерного зрения будут более тесно взаимодействовать с устройствами интернета вещей (IoT), что позволит создавать умные системы мониторинга и управления в реальном времени.
• Развитие облачных решений. Облачные платформы будут предоставлять всё более мощные инструменты для развёртывания и использования СКЗ, что сделает эти технологии более доступными для малого и среднего бизнеса.
• Усиление внимания к безопасности данных. В связи с ростом объёма обрабатываемой визуальной информации будут разрабатываться новые методы защиты данных и обеспечения конфиденциальности при работе с СКЗ.
• Автоматизация процессов принятия решений. СКЗ будут не просто предоставлять данные, но и предлагать варианты решений на основе анализа визуальной информации, что повысит эффективность работы в различных отраслях.