コンピュータビジョンとは
コンピュータビジョンとは
コンピュータビジョンは、マシンが画像を自動的に認識して正確かつ効率的に記述するために使用する技術です。現在、コンピューターシステムは、スマートフォン、交通カメラ、セキュリティシステム、およびその他のデバイスから取得された、またはそれらによって作成された大量の画像およびビデオデータにアクセスできます。コンピュータビジョンアプリケーションは、人工知能と機械学習 (AI/ML) を使用してこのデータを正確に処理し、物体の識別や顔認識、分類、推奨、監視、検出を行います。
ユースケース
セキュリティと安全
政府や企業は、コンピュータービジョンを使用して資産、サイト、施設のセキュリティを向上させています。例えば、カメラとセンサーは、公共スペース、工業用地、および高度なセキュリティ環境を監視します。許可されていない個人が制限区域に入るなど、通常とは異なることが起こった場合に自動アラートを送信します。
同様に、コンピュータビジョンは、職場だけでなく家庭でも個人の安全を向上させることができます。例えば、認識技術は安全に関連する無数の問題を監視できます。これらには、ペットを検出する自宅でのリアルタイムストリーム、訪問者や配達された荷物を検知するライブフロントドアカメラなどがあります。職場での監視には、作業者による適切な個人用保護具の着用、警告システムへの通知、またはレポートの作成が含まれます。
運用効率
コンピュータビジョンは、画像を分析してビジネスインテリジェンス用のメタデータを抽出できるため、新たな収益機会と業務効率が生まれます。たとえば、次のことが可能になります。
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製品が工場から出荷される前に品質欠陥を自動的に特定します
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マシンのメンテナンスと安全上の問題を検知
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ソーシャルメディアの画像を分析して、顧客行動の傾向とパターンを発見する
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自動顔認識による従業員認証
自動走行車
自動運転車テクノロジーは、コンピュータービジョンを使用してリアルタイムの画像を認識し、自律走行車に取り付けられた複数のカメラから3Dマップを作成します。画像を分析して、他の道路利用者、道路標識、歩行者、障害物を特定できます。
半自動運転車では、コンピュータービジョンは機械学習 (ML) を使用してドライバーの行動を監視します。例えば、ドライバーの頭の位置、アイトラッキング、上半身の動きに基づいて、注意散漫や疲労、眠気の兆候を探します。テクノロジーが特定の警告サインを検出すると、ドライバーに警告し、運転中の事故の可能性を減らします。
農業
生産性の向上からインテリジェントオートメーションによるコスト削減まで、コンピュータービジョンアプリケーションは農業部門全体の機能を強化します。衛星画像や UAV 映像は、広大な土地の分析と農業慣行の改善に役立ちます。コンピュータビジョンアプリケーションは、畑の状態の監視、作物の病気の特定、土壌水分のチェック、天候や収穫量の予測などのタスクを自動化します。コンピュータビジョンによる動物モニタリングは、スマート農業のもう1つの重要な戦略です。
医療
ヘルスケアは、コンピュータビジョン技術を適用する主要産業の1つです。特に、医療画像解析は臓器や組織を視覚化して医療従事者が迅速かつ正確な診断を下すのに役立ち、結果として治療成績や平均余命の向上につながります。例えば:
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ほくろや皮膚病変の分析による腫瘍検出
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自動 X 線分析
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MRI スキャンによる症状発見
コンピュータービジョンはどのように機能しますか?
コンピュータビジョンシステムは、人工知能（AI）技術を使用して、物体の認識と分類を行う人間の脳の機能を模倣します。コンピューター科学者は、膨大な量の情報を入力して視覚データを認識するようにコンピューターをトレーニングします。機械学習 (ML) アルゴリズムは、こうした画像や動画の一般的なパターンを識別し、その知識を適用して未知の画像を正確に識別します。例えば、コンピューターが何百万もの車の画像を処理すると、画像内の車両を正確に検出できる識別パターンが構築され始めます。コンピュータビジョンは、以下のような技術を使用しています。
深層学習
ディープラーニングは、ニューラルネットワークを使用する機械学習の一種です。深層学習ニューラルネットワークは、コンピューター内で連携して動作する人工ニューロンと呼ばれるソフトウェアモジュールを何層にも重ねて構成されています。数学的な計算を使って画像データのさまざまな側面を自動的に処理し、画像に関する総合的な理解を徐々に深めていきます。
畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、ラベリングシステムを利用して視覚データを分類し、画像全体を理解します。画像をピクセルとして分析し、各ピクセルにラベル値を与えます。この値を入力して、コンボリューションと呼ばれる数学演算を実行し、画像について予測を行います。人間が遠くにある物体を認識しようとするように、CNN はまず輪郭や単純な形を識別してから、色、内部の形、質感などの詳細を入力します。最後に、予測プロセスを数回繰り返して精度を向上させます。
リカレントニューラルネットワーク
リカレントニューラルネットワーク（RNN）は CNN に似ていますが、一連の画像を処理してそれらの間のリンクを見つけることができます。CNN は単一画像の分析に使用されますが、RNN は動画を分析して画像間の関係を理解できます。
コンピュータビジョンと画像処理の違いは？
画像処理では、シャープニング、スムージング、フィルタリング、エンハンスなどのアルゴリズムを使用して画像を変更します。コンピュータービジョンは、画像を変えるのではなく、見たものを理解してラベル付けなどのタスクを実行するという点で異なります。場合によっては、画像処理を使用して画像を変更し、コンピュータービジョンシステムが画像をよりよく理解できるようにすることができます。また、コンピュータービジョンを使用して画像または画像の一部を識別し、画像処理を使用して画像をさらに変更する場合もあります。
コンピュータービジョンで実行できる一般的なタスクにはどのようなものがありますか?
画像の分類
画像分類により、コンピューターは画像を見て、その画像がどのクラスに分類されるかを正確に分類できます。コンピュータビジョンはクラスを理解し、木、飛行機、建物などのラベルを付けます。一例として、カメラは写真の中の顔を認識してピントを合わせることができます。
オブジェクトの検出
オブジェクトの検出は、画像を検出してローカライズするためのコンピュータービジョンタスクです。分類を使用して画像を識別、並べ替え、整理します。物体検出は、工業プロセスや製造プロセスで自律型アプリケーションの制御や生産ラインの監視に使用されます。また、コネクテッドホームカメラのメーカーやサービスプロバイダーは、カメラからのライブビデオストリームを処理して人や物体をリアルタイムで検出し、エンドユーザーに実用的なアラートを提供するためにオブジェクトの検出を利用しています。
オブジェクトのトラッキング
オブジェクトのトラッキングでは、深層学習モデルを使用して、カテゴリに属するアイテムを識別して追跡します。複数の業界にまたがるいくつかの実際の用途があります。オブジェクトのトラッキングの最初の要素はオブジェクト検出です。オブジェクトの周囲にバウンディングボックスが作成され、オブジェクト ID が割り当てられ、フレームを介して追跡できます。例えば、オブジェクトのトラッキングは、都市環境での交通監視、人間による監視、医療画像処理に使用できます。
セグメンテーション
セグメンテーションとは、表示されたピクセルに基づいてオブジェクトの画像をさまざまな領域に分割することによってオブジェクトを識別するコンピュータービジョンアルゴリズムです。セグメンテーションは、アイテムの形や輪郭を配置してそれが何であるかを判断するなど、画像を簡略化することもできます。そうすることで、セグメンテーションは画像またはフレームに複数のオブジェクトがあるかどうかも認識します。
例えば、画像に猫と犬がいる場合、セグメンテーションを使用して 2 匹の動物を認識することができます。オブジェクトの周囲にボックスを形成するオブジェクト検出とは異なり、セグメンテーションはピクセルを追跡してオブジェクトの形状を決定するため、分析やラベル付けが容易になります。
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