Системы компьютерного зрения (CV)

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.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Дообучение

Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Кластеризация

Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Мониторинг данных

Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка видео-данных

Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прогнозирование

Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.

Визуализация

Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

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.

Россия

МТС Облачное видеонаблюдение, Видеоинтеллект, ITFB EasyDoc, ContentCapture, Smart ID Engine, Xeoma, InSentry, Yandex Vision, RasterID, Spotlight, Форпост, АвтоУраган, Angel.Vision, Росси Поток, SOICA, BioPASS, Morigan, facemetric, СИНоПС-Газ, Face.SDK, AutoSDK, Tracktice, Кинозрение, Видеостена, CVS-IndAR, VIDEOTRONIC, SOVA+, ГЕМБАФЕЙС, ПАПИЛОН-СКВ-БАРЬЕР-КЛИЕНТ, ПАПИЛОН-СКВ-КЛИЕНТ, ПАПИЛОН-СКВ-СЕРВЕР, Лицемер, ПАПИЛОН-СКВ-БАРЬЕР-СЕРВЕР, Id-Time, BodyScan, АргусДок.Сервер, Ганчек, Восход, Верификатор, Апикс, owl.Scan, owl.Guard, GlazzAR, GeoReader, Нейробриз, Sb.Premise, МАММЕТРИКС, Фотопоиск, HyperSpecPro, CropWell, НТехСити, SeedlingsNet, Дресс-код, BioLab, EKSLi Прогресс, Ангел.Око, Ангел.Конвейер, ZOOL.AI, Spider, ГРАНЬ, СФЕРА-Фотоверификация, MislabMedAI, ViTracker, GeoTIM, IR-Vision, VideoAI.NTR, V1T, ИСТИМА-А, MetaLastik, ST-Video-360, GigaEye, Азбука IT Каскад, aiCube, FaceReg, LARGA.Videoserver, SEES, ValueAI, Антиколумбайн, AVEDEX, proDIS, RDetector, Видеомаркет, RasterDesk

Бельгия

Robovision

Индия

Keyence

США

ABBYY FineReader, Tesseract OCR, Zebra Machine Vision, Cognex Machine Vision, Omron Automation Machine Vision, Emerson Machine Vision

Германия

Basler Machine Vision, Halcon

Канада

Teledyne Vision

Швейцария

Baumer Machine Vision