Чем разработка системы компьютерного зрения полезна для бизнеса?

Системы компьютерного зрения основаны на аналогичной технологии. На данный момент их продолжают тестировать в разных сферах. Такие решения уже начали активно использоваться и кардинально менять привычные бизнес-процессы компаний.

В этой статье расскажем о том, чем именно может быть полезна разработка системы компьютерного зрения для бизнеса, а именно рассмотрим следующие вопросы.

• Что такое системы компьютерного зрения?
  
• В чем именно системы компьютерного зрения помогают бизнесу?
  
• Какие есть выгоды от использования систем компьютерного зрения в бизнес-процессах компании?
  
• Как разработать систему компьютерного зрения за 7 шагов?
  
• 4 кейса внедрения систем компьютерного зрения в бизнес-процессы.
  
  

Начнем с определения основного понятия нашей темы.

Сам термин пришел от английского понятия Computer Vision с сокращением CV.

Компьютерное зрение - одна из областей искусственного интеллекта (он же ИИ), которая связана со считыванием и анализом фото и видео съемок.

Также это понятие включает в себя целый набор методов, которые делает компьютер способным фиксировать и считывать информацию из "увиденного".

Системы компьютерного зрения состоят из камеры и программы, которая определяет и классифицирует объекты. Такие программы могут анализировать образы (картинки, штрих-коды, фотографии, видео) и лица, включая эмоции.

Для обеспечения работы таких систем используются специальные технологии машинного обучения. Здесь происходит сбор многочисленных данных, позволяющих определить признаки и наборы признаков для определения схожих объектов и предметов.

Объем рынка России в сфере систем компьютерного зрения достигнет 38 миллиардов рублей к концу 2023 года - в соответствии с данными исследования от TAdviser.

Как распределяются доли по сферам применения:

• системы видеонаблюдения и безопасности - 32%;
  
• сфера промышленности - 17%;
  
• сфера медицины - 14%;
  
• сфера торговли - 10%.
  
  

Теперь рассмотрим более подробно то, каким компаниям и как именно технологии компьютерного зрения уже активно приносят пользу.

Для верификации людей, сотрудников компании; для обеспечения доступа на предприятие или в его отделы; для установления личности.

В сфере розничной торговли эти системы используются для мониторинга запасов склада и выкладки товаров на витринах, для ведения учета товаров, для отслеживания поведения покупателей и для мониторинга конкурентов.

Эти решения применяются для контроля качества продукции, фиксации повреждений товаров, произведения точных измерений, ведения учета, замены сотрудников на любых участках, где необходима высокая скорость и/или имеются риски для здоровья.

Системы компьютерного зрения обеспечивают автоматизированное распознавание травм и отклонений на снимках пациентов.

Системы компьютерного зрения применяют не только в этих областях, но и, например, в сферах образования, досуга, финансов и др. Если задача Вашей компании не похожа на те, что есть в списке выше, обсудите ее со специалистом нашей командой — мы поможем подобрать техническое решение.

Что же именно дает использование алгоритмов таких решений компаниям? Рассказываем далее.

• Безопасность: ее обеспечивают системы контроля доступа на предприятие, которые активно используются во многих действующих фирмах - от небольших офисов компаний до масштабных банков.
  
  
• Скорость работы сотрудников и количество совершаемых операций ускоряются за счет автоматизированного распознавания объектов и анализа их данных.
  
  
• Качество продукции повышается за счет автоматизации рутинных процессов: ведения учета, быстрого и качественного выявления брака и т.д.
  
  
• Фонд оплаты труда сотрудников сокращается за счет передачи части ручного труда автоматизированной системе.
  
  
• Процессы аналитики также автоматизируются, включая ее ускорение и повышение качества.
  
  
• Бизнес-процессы оцифровываются, и, как следствие, прозрачность бизнес-процессов компании повышается.
  
  
• Различные риски снижаются.
  
  
• Получение данных, необходимых для принятия решений, автоматизируется и становится проще и быстрее.
  
  
• Возможности сотрудников увеличиваются. Решения компьютерного зрения позволяют увидеть то, что человек может не заметить ввиду человеческого фактора. Особенно актуально это в медицине (анализ рентгеновских и других снимков) и промышленности (обнаружение брака).
  
  
• Качество сервиса компании повышается за счет быстрой идентификации и сокращения времени обслуживания клиентов.
  
  
• Автономная работа определенных объектов становится возможной. Например, без систем компьютерного зрения невозможно развить и обеспечить работу беспилотного транспорта и роботов.

Итак, разобрались со сферами применения систем и преимуществ от их использования. Теперь расскажем о том, как происходит процесс разработки таких систем в команде специалистов нашей компании.

Теперь кратко о нескольких кейсах работы наших специалистов в сфере компьютерного зрения.

Решение в этом случае позволяет определять движущиеся объекты и выделяет их из фонового изображения. После чего данная система классифицирует объекты как персонал на основе специализированных признаков. На следующем шаге программа производит локализацию головы на изображениях и анализирует наличие или отсутствие каски у рабочего. В случае отсутствия каски система может отправлять оповещение ответственным лицам. Наработки, которые внедрены в эту систему, могут быть расширены для определения наличия прочих объектов производственной защиты, таких как маски, перчатки, светоотражающие жилеты, специальная обувь и др., а также объектов производственной дисциплины: бейджи, чистота униформы, наличие недопустимых элементов стиля и/или украшений.

В данном случае целью системы была автоматическая классификация дефектограмм, полученных с дефектоскопов, и интеграция дополнительного модуля на базе микрокомпьютера в дефектоскопы. Разработка системы компьютерного зрения снизило нагрузку на оператора дешифрования дефектограмм по неразрушающему контролю рельсов и повысило скорость декодирования.

Здесь цель команды заключалась в разработке системы распознавания изображений, системы сбора координат и системы, отображающей данные, полученные с дронов, для анализа сельскохозяйственных полей. Алгоритм распознавания создан на основе метода дерева решений, в котором геокоординаты извлекаются из методических изображений. Для дальнейшего развития проекта был использован метод ортотрансформирования полевых изображений с использованием технологии компьютерного зрения. Результатом применения разработанной системы является карта полей с сегментацией участков по различным критериям с присвоением геометок к каждой категории участка.

Система анализирует изображения с видеокамер и определяет категорированные объекты (персонал, посетители/клиенты) с целью трансформации данных о перемещениях в тепловые карты для каждой камеры. На основе схем соотнесения камер с планом помещения система перерабатывает изображения с одновременным их наложением на план-схемы. Решение, которое стало результатом разработки, позволяет создавать карты с местами скопления клиентов, а также с путями следования клиентов. Полученные данные способствуют принятию эффективных решений относительно мерчендайзинговых активностей, промо кампаний и общей логистики внутри торговых залов, что ведет к оптимизации использования помещений и повышению маржинальности с удельного квадратного метра торговой площади.