Es besteht kein Zweifel, dass die Technologie eine enorme Entwicklung durchgemacht hat, vor allem innerhalb des aktuellen und vorherigen Jahrhunderts. Manche Aufgaben, für die früher hunderte Menschen viele Monate brauchten, können heute dank Computer Vision und Künstlicher Intelligenz (KI) in einem Bruchteil einer Minute erledigt werden. Kein Wunder, dass die Hochrechnungen zeigen, dass der globale KI–Softwaremarkt bis zum Jahr 2025 einen Umsatz von 126 Milliarden erfahren könnte, wie ein aktueller Bericht von Tractica zeigt.
Wenn Sie mehr über Computer Vision und KI erfahren möchten, sollten Sie sich unsere FAQ zum Thema KI ansehen:
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Was ist Computer Vision?
Computer Vision wird als Bestandteil der Bildverarbeitung und Informatik betrachtet und befasst sich mit der Wissenschaft von Maschinen und Computern, die visuelle Aufgaben lösen können. Es automatisiert die Aufgaben, die das menschliche Sehsystem erfordern, und verbessert deren Genauigkeit. Tatsächlich können Computer-Vision-Systeme bei verschiedenen Prozessen/Aufgaben bis zu 99 % genau arbeiten. Manchmal sind sie sogar genauer als das menschliche Auge.
Computer Vision in Kombination mit künstlicher Intelligenz ist die Schnittstelle zwischen Informatik und Technik. Die Kombination hilft Organisationen, Unternehmen und Industrien dabei, ihre wichtigen und Zeit-/ Kostenintensiven Prozesse zu automatisieren und die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe zu minimieren, um die Prozesse so effizient wie möglich zu gestalten.
Die 7 Innovativsten Computer Vision Beispiele:
Es ist erwähnenswert, dass sich Computer Vision auf die automatische Extraktion, Analyse sowie das Verstehen von entscheidenden Informationen aus einem oder mehreren Bildern konzentriert. Auf der anderen Seite sorgt künstliche Intelligenz dafür, dass sich Maschinen und Computer wie Menschen verhalten. Sie konzentriert sich auf die Planung von autonomen Pfaden für die Nutzung mithilfe von Robotersystemen bei der Navigation durch verschiedene Umgebungen und vielen anderen innovative Lösungen.
Hier sind ein paar Beispiele aus demechten Leben:
- Medizin Beispiel: Hautkrebs
- Spaß Beispiel: Finding Waldo!
- Datenschutz Beispiel: Daten Annonymisierung
- Office Beispiel: Alternative Dispute Resolution (ADR)
- Medizin Beispiel: Bildoptimierung
- Sport Beispiel: Auswertung der menschlichen Haltung
- Soziales Beispiel: Social Distance Maintenance
Medizin Beispiel: Hautkrebs
Künstliche Intelligenz und Computer Vision spielen auch in der Gesundheitsbranche eine entscheidende Rolle. Konzentrieren wir uns in diesem Zusammenhang auf die Technologie, die die Hautkrebsklassifizierung revolutioniert hat. Die Technologie, welche auf künstlicher Intelligenz basiert, hat die Form von Conv. Neuronalen Netzen (CNN), diese helfen Fachärzten und Patienten dabei, Hautkrebs so früh wie möglich zu erkennen, um ihn proaktiv zu behandeln. Erstaunlicherweise entspricht die Technologie zur Hautkrebserkennung sowohl bei der Melanom- als auch bei der Karzinom-Klassifizierung der Leistung von professionellen Dermatologen. Mit anderen Worten: Die Kompetenz der Technologie ist mit der von renommierten Dermatologen vergleichbar, wenn es um die Klassifizierung durch Deep-Learning-Algorithmen geht.
Die Entwickler dieser Technologie trainieren das CNN auf allgemeine Objekterkennung vor. Danach wird es auf einem Datensatz mit 130.000 Bildern verschiedener Hautläsionen trainiert, die mehr als 3000 Krankheiten repräsentieren. Als Ergebnis ist dieser in der Lage, verschiedene Läsionen zu erkennen und sie schließlich als gutartige Wunden oder bösartigen Hautkrebs zu klassifizieren.
Spaß Beispiel: Finding Waldo!
Das Ziel des Spiels „Finding Waldo“ ist es, den Charakter „Waldo“ in Bildern von überfüllten Bildern mit vielen Verwirrungen zu finden. Die Suche nach ihm kann jetzt so mühelos wie nie zuvor sein, dank eines Roboters, der auf den Namen „There’s Waldo“ hört. Dieser von der Firma „Redpepper“ entwickelte, ausgeklügelte Roboter verwendet eine künstliche Intelligenz, um mit seiner superpräzisen Silikonhand auf die vermisste Person hinzuweisen.
„Redpepper“ ist stolz auf There’s Waldo`s Arm uArm Swift Pro, der von einem Raspberry Pi gesteuert wird. Die Technologie des präzisen Roboterarms verfügt über ein erstklassiges Kamera-Kit, das eine genaue Gesichtserkennung ermöglicht. Nach der Aufnahme des Fotos der Where’s Waldo-Seite findet der Roboter mithilfe von OpenCV die relevantesten Waldo-Gesichter auf dem Foto. Anschließend sendet er die ausgewählten Gesichter zur Analyse an den AutoML Vision-Dienst von Google. Um sicherzustellen, dass eine genaue Analyse durchgeführt wird, wird der AutoML Vision-Dienst von Google gründlich auf die Waldo-Fotos trainiert.
Dann kann der Roboter verschiedene Übereinstimmungen mit unterschiedlichen Vertrauensstufen ermitteln. Er zeigt auf jeden auf der Seite vorhandenen Waldo, wenn eine Übereinstimmung 95 Prozent oder mehr erreicht.
Datenschutz Beispiel: Daten Anonymisierung
Computer Vision und künstliche Intelligenz sind bei der Daten Anonymisierung, dem Prozess des Änderns oder Löschens einer sensiblen Information, sehr hilfreich. Die Anonymisierung von Daten zielt darauf ab, sensible Informationen (wie z.B: Namen, Telefonnummern, Adressen, demografische Daten, Religion, medizinische und finanzielle Informationen) zu schützen und sicherzustellen, dass alle Personen, die sie beschreiben, vollständig anonym bleiben. Die Durchführung dieses Prozesses von Hand oder mit Hilfe menschlicher Intelligenz ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch ermüdend und mit Ungenauigkeiten behaftet. Dem zur Folge werden möglicherweise keine optimalen Ergebnisse erzielt.
Werden hingegen Computer Vision und künstliche Intelligenz zur Datenanonymisierung eingesetzt, wird der Prozess genauer und hocheffizient. Die von beiden gebildete Synergie reproduziert das menschliche Denken, welches für verschiedene Datenanonymisierungsansätze benötigt wird, einschließlich der Musterextraktion aus Datensätzen und der Nachahmung der notwendigen biologischen Prozesse. So entstehen KI-Tools, die aus historischen Daten lernen können, um bei wichtigen Entscheidungen in Bezug auf einen bestimmten Datensatz ohne Vorurteile und Voreingenommenheit eine genaue Richtung vorzugeben.
Office Example: Alternative Dispute Resolution (ADR)
Alternative Streitbeilegung (ADR) ist ein weiterer Bereich, in dem Computer Vision und künstliche Intelligenz an Zugkraft gewonnen haben. Lex Machina, ein von der Stanford University entwickeltes KI-Computerprogramm für Data Mining, war beispielsweise eine große Hilfe bei Verläufen/Urteilen von Rechtsfällen in den Vereinigten Staaten.
Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von KI und Computer Vision ist „Case Cruncher Alpha“, ein KI-System, das den Ausgang von über 700 Fällen mit einer Genauigkeit von ca. 86% vorhersagte. ADR-Mitarbeiter haben durch solche KI-Systeme eine große Erleichterung erfahren, da dieses den Prozess der Identifizierung der richtigen Informationen, auf die man sich bei der Bearbeitung von Rechtsfällen konzentrieren muss, sehr effizient macht.
Die Software analysiert Textdokumente und hebt die wichtigsten Inhalte hervor.
Medizin Beispiel: Bildoptimierung
Maschinelles Lernen, die zentrale KI-Verankerung, und Computer Vision haben auch im medizinischen Bereich, insbesondere im Bereich der medizinischen Bildgebung, nie dagewesene Verbesserungen ausgelöst. Es wurden KI-Tools entwickelt, um arbeitsintensive und wiederkehrende Aufgaben (z. B. medizinische Bildanalyse) auf lokaler Ebene zu minimieren.
Durch maschinelles Lernen wurden Aufgaben, die mit der Erkennung verschiedener Krankheitsmerkmale und der Analyse der umgebenden Textmerkmale zusammenhängen, für Mediziner äußerst effizient. KI und Computer Vision haben alle Aspekte der medizinischen Bildgebung revolutioniert, einschließlich Einzelphotonen-Emissions-Computertomographie, Röntgen, Magnetresonanztomographie, Computertomographie und Ultraschall. Sie können dabei helfen relevante Stellen (Key-Points) z.B. Gelenke zu markieren oder das Rauschen in Bildern effizient zu unterdrücken.
Die Synergie von Computer Vision und künstlicher Intelligenz in den verschiedenen Aspekten der medizinischen Bildverbesserung führt zu einer zuverlässigen und genauen Ergebnisanalyse, die medizinische Teams dabei unterstützt, verschiedene Gesundheitsurteile genauer und effizienter zu treffen.
Sport Beispiel: Auswertung der menschlichen Haltung
Die Analyse der menschlichen Körperhaltung ist ein weiteres Gebiet, das von der Computer Vision stark beeinflusst wurde. Es handelt sich um eine auf Computer Vision basierende Technologie, die derzeit für die Erkennung und Analyse der menschlichen Körperhaltung verwendet wird. Die Analyse und Erkennung erfolgt durch Deep-Learning-Algorithmen.
Eine Einschätzung der Position und Haltung des Menschen ist in verschiedenen Bereichen anwendbar, z. B. bei Augmented-Reality-Erlebnissen, Robotertraining, Animationen, Spielen sowie der Aktivitätserkennung bei der Echtzeit-Sportanalyse. Im Sportbereich geben Fitness-Coach-Apps einen Einblick in das Maß an Effizienz, das KI bringen kann. Die KI-Fit-Fitness-Coach-Apps bieten ein nahezu echtes Trainererlebnis, einschließlich:
- Erfassen der Zielperson
- Analysieren der Eignung der Durchführung einer körperlichen Übung
- Aufzeigen von Trainingsfehlern
Dies sind nur ein paar Beispiele, in welchen die Auswertung der Menschlichen Haltung zum Einsatz kommt.
Soziales Beispiel: Social Distance Maintenance
Die COVID-19-Pandemie hat dazu geführt, dass sich die Weltbevölkerung an eine neue Normalität der sozialen Distanzierung gewöhnt hat. Doch selbst wenn die WHO (World Health Organization) und die Gesundheitsministerien die Einhaltung der Richtlinie zur sozialen Distanzierung nachdrücklich fördern, halten sich einige Personen noch immer nicht daran. Daher haben Organisationen die Verantwortung dafür übernommen, sicherzustellen, dass ihre Mitarbeiter sich an die Vorschrift halten. Hier kommt auch die Computer Vision zum Einsatz.
Computervision hilft bei der Verfolgung von Personen und Personengruppen in einem bestimmten Bereich, um festzustellen, ob sie die Anforderungen an die soziale Distanzierung einhalten oder nicht. Es ist in der Tat ein „Game Changer“ in der Gesundheitsbranche und im Kampf gegen Pandemien.
Wie kann ich KI & Computer Vision heute nutzen?
Computer Vision und künstliche Intelligenz haben Effizienz und Genauigkeit in verschiedene Aspekte des menschlichen Lebensstils gebracht. Die Suche nach Waldo, die Aufrechterhaltung der sozialen Distanz, die Einschätzung der menschlichen Haltung, die Verbesserung medizinischer Bilder, die Anonymisierung von Daten und die Klassifizierung von Hautkrebs sind einige der Bereiche, die diese beiden Technologien berührt haben. Aber wie können Sie sie heute für Ihren Anwendungsfall nutzen?
Der sentin EXPLORER ist ein Werkzeug zur Automatisierung solcher Prüf- oder Bildauswertungsaufgaben. Unsere Kunden produzieren teilweise tausende von Bildern pro Woche, die alle zuverlässig geprüft werden müssen. Deshalb geben wir Ihnen die Möglichkeit, Auswertungen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz durchzuführen und so Fehler zuverlässiger zu finden oder neue Erkenntnisse zu gewinnen.
