Doanh nghiệp có thể sử dụng Edge Computer Vision như thế nào?

Ứng dụng Edge Computer Vision cho Doanh nghiệp Thị giác máy tính (CV) là một tên miền phụ của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo nhằm giúp máy móc xác định và hiểu nội dung trong video hoặc hình ảnh kỹ thuật số. Nói một cách đơn giản, CV cho phép máy móc “nhìn” thế giới giống như con người chúng ta và sử dụng kiến thức đó để tăng cường nỗ lực của con người. Công nghệ này sử dụng máy ảnh và máy tính thay vì mắt người để xác định, theo dõi và đo lường các mục tiêu để xử lý hình ảnh tiếp theo. Ví dụ về ứng dụng thị giác máy tính bao gồm ô tô tự lái sử dụng nhiều camera để nhận biết môi trường xung quanh như ô tô khác, người đi xe đạp, người đi bộ, chướng ngại vật, v.v. và điều hướng xung quanh chúng mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người hoặc cách iPhone của bạn sử dụng tính năng nhận dạng khuôn mặt để xác định rằng đó thực sự là bạn để mở khóa điện thoại của bạn. Thị giác máy tính là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển tích cực trên toàn thế giới với các thuật toán CV tốt hơn và bộ xử lý phần cứng cũng như môi trường lưu trữ sắp ra mắt hầu như mỗi tuần! Lợi ích từ Thị giác Máy tính cho Doanh nghiệp Như đã đề cập ở trên, CV cho phép máy móc nhận thức thế giới giống như con người, nhưng vì là máy móc nên chúng có thể hoạt động không ngừng 24x7 và ở tốc độ cực cao, nhanh hơn nhiều so với con người, đồng thời thực hiện điều đó một cách khách quan mà không có bất kỳ sự thiên vị hay giám sát nào của con người. và thậm chí làm điều đó với độ chính xác cao hơn. Và với sự tiến bộ của công nghệ, việc chạy các ứng dụng CV trên các thiết bị biên cũng trở nên rẻ hơn và được áp dụng rộng rãi trên toàn thế giới. CV đang được sử dụng trong nhiều ứng dụng (phần còn lại của bài viết sẽ đi sâu vào các trường hợp sử dụng), với nhiều ứng dụng hơn sẽ sớm trở nên khả thi khi công nghệ hoàn thiện. Theo báo cáo năm 2021 của , quy mô thị trường Thị giác máy tính AI được định giá 7 tỷ USD vào năm 2020 và dự kiến sẽ đạt 144 tỷ USD vào năm 2028, tăng trưởng với tốc độ CAGR đáng kinh ngạc là 45% từ năm 2021 đến năm 2028! Nghiên cứu thị trường đã được xác minh Doanh nghiệp có thể sử dụng CV để giảm chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian, chủ quan, tốn nhiều công sức và tẻ nhạt, đồng thời chuyển đổi chúng thành các nhiệm vụ mà máy móc có thể xử lý tốt theo cách khách quan, không xâm phạm và chạy 24x7 mà không cần bất kỳ lúc nào cần dừng lại cho bất kỳ sự phá vỡ nào và được triển khai ở bất kỳ quy mô nào. Doanh nghiệp có thể triển khai các quy trình Kiểm soát chất lượng tốt hơn với tốc độ và quy mô mà con người không bao giờ có thể thực hiện được. Sử dụng CV, Doanh nghiệp có thể thúc đẩy tăng năng suất lớn, tăng doanh thu và hoàn thành nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn theo cấp số nhân với ít tài nguyên hơn đáng kể. Lợi ích của việc chạy ứng dụng CV trên thiết bị Edge Edge CV chỉ đơn giản là chạy tính toán CV trên các thiết bị biên. Trái ngược với điện toán đám mây, điện toán biên di chuyển khối lượng công việc đến gần người dùng hơn và gần nguồn dữ liệu hơn. Làm như vậy mang lại những lợi thế rất lớn: xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực (vì dữ liệu không phải di chuyển đến các máy chủ đám mây và ngược lại, tiết kiệm các mối lo ngại về độ trễ của mạng), giảm thiểu mức tiêu thụ băng thông mạng, giảm mức tiêu thụ năng lượng, cải thiện hiệu quả tính toán và cải thiện tình hình an ninh mạng. Theo truyền thống, các thiết bị biên không đủ mạnh để tính toán CV và do đó, hầu hết quá trình xử lý phải được ủy quyền cho các cụm máy trong đám mây. Nhưng với những tiến bộ gần đây trong công nghệ biên, sức mạnh xử lý đã tăng lên rất nhiều trong khi vẫn tiết kiệm năng lượng. Ngoài ra, Computer Vision on the edge có thể giải quyết mọi lo ngại về quyền riêng tư bằng cách đảm bảo rằng dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị edge giúp thay đổi bối cảnh quy định về quyền riêng tư trên toàn thế giới. CV ứng tuyển theo ngành Bán lẻ truyền thống Ngành bán lẻ truyền thống luôn tìm cách cung cấp cho khách hàng của mình trải nghiệm tốt nhất tại cửa hàng để tối đa hóa quy mô giỏ hàng, thu hút và giữ chân khách hàng và cuối cùng là tăng cường lòng trung thành của khách hàng. CV có thể được sử dụng để tạo thông tin chi tiết và phân tích quan trọng theo cách tự động mà không cần các kỹ thuật tốn thời gian, sử dụng người quan sát là con người hoặc thiết bị theo dõi vật lý đắt tiền và thực hiện việc đó suốt ngày đêm mà không có bất kỳ thời gian chết hoặc sai sót nào. Có được nhu cầu lặp lại có nhu cầu… chủ cửa hàng muốn biết lượng khách hàng, loại khách hàng (tuổi, giới tính, quy mô nhóm, v.v.) và tương quan với để họ có thể tối đa hóa thời gian tại cửa hàng và tối đa hóa quy mô giỏ hàng phát hiện và theo dõi từng người trong video thời gian thực để phân tích lưu lượng khách hàng. Việc đếm người trở nên đặc biệt phổ biến với đại dịch COVID-19, với các cửa hàng hạn chế số lượng người bên trong để ngăn chặn sự lây lan của đại dịch. Máy đếm người cũng có thể được sử dụng để đếm số người đang xếp hàng chờ đợi và thông báo cho người quản lý phân bổ thêm người để kiểm tra các trạm. Đếm người: theo dõi khoảng thời gian khách hàng dành cho một phần cụ thể của cửa hàng và xem xét các mặt hàng cụ thể (còn gọi là thời gian dừng). Các ứng dụng dựa trên CV cũng có thể được sử dụng để chú thích các khu vực quan tâm hoặc ranh giới và theo dõi có bao nhiêu người vượt qua ranh giới, thời gian mọi người ở trong khu vực quan tâm và theo dõi nơi mọi người sẽ trực quan hóa cách mọi người di chuyển qua cửa hàng . Những hiểu biết sâu sắc như vậy cũng có thể tiết lộ giờ cao điểm và tắc nghẽn. Khi các chỉ số như vậy tồn tại cho tất cả các cửa hàng, ban quản lý có thể bắt đầu so sánh các chỉ số chính ở các vị trí khác nhau để xác định và cải thiện hiệu suất của cửa hàng. Phân tích hành vi của khách hàng: đề cập đến việc trực quan hóa chuyển động của các cá nhân trên các không gian vật lý theo thời gian. Bằng cách chỉ định màu cho các khu vực có nhiều chuyển động hơn so với các khu vực khác và trực quan hóa khu vực đó dưới dạng biểu đồ đường viền, chủ cửa hàng có thể hiểu rõ hơn về các điểm ưa thích, khu vực nào có lượng người qua lại nhiều hơn so với các khu vực khác và sử dụng thông tin đó để tối ưu hóa vị trí sản phẩm hoặc giảm thiểu tắc nghẽn Bản đồ nhiệt của mọi người: Sản xuất và Công nghiệp Nơi làm việc sản xuất bao gồm máy móc, thiết bị và con người đang di chuyển và là điểm nóng dễ xảy ra tai nạn. Các ứng dụng CV có thể giúp tăng cường an toàn cho người lao động, xác định các tình huống nguy hiểm và ngăn ngừa tai nạn trong thời gian thực đồng thời tăng năng suất, hiệu quả và giảm nguy cơ gián đoạn kinh doanh. Ví dụ: CV có thể giúp phát hiện các tư thế khó xử của con người để có thể thông báo và điều chỉnh chúng nhằm ngăn ngừa thương tích. An toàn lao động: CV có thể được sử dụng để phát hiện và giám sát việc sử dụng mũ bảo hiểm, thiết bị bảo vệ mắt, phát hiện áo vest, v.v. Phát hiện PPE (thiết bị bảo vệ cá nhân): như máy xúc, cần cẩu, máy phát điện hoặc máy kéo và phát hiện khi nào công nhân đang hoạt động trong các khu vực nguy hiểm đó. Những phát hiện tự động này có thể được ghi lại và mọi vi phạm được ghi lại để những người vi phạm tái diễn có thể được đào tạo tốt hơn hoặc sa thải và có thể cập nhật các quy trình an toàn trong nhà máy hoặc trên công trường xây dựng Xác định vị trí các thiết bị xây dựng hạng nặng Công cộng / Thành phố thông minh Các chính phủ trên khắp thế giới đang cố gắng sử dụng công nghệ để giữ an toàn cho mọi người, phát hiện kẻ phạm tội và thủ phạm, đồng thời giúp việc sử dụng các tiện ích và dịch vụ công cộng trở nên dễ dàng và thuận tiện hơn. sử dụng công nghệ CV để đọc biển số xe trên các nguồn cấp dữ liệu video trong thời gian thực. Những tiến bộ mới nhất trong công nghệ LPR đã cho phép đọc biển số xe ngay cả đối với các phương tiện ở tốc độ cao trong điều kiện chiếu sáng phức tạp. LPR đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống quản lý bãi đỗ xe và thu phí, phát hiện và xác định vi phạm giao thông, thực thi pháp luật với nhiều ứng dụng hơn và các giải pháp hiệu suất cao hơn, có thể mở rộng và chi phí thấp hơn đang được phát triển trên khắp thế giới. Nhận dạng biển số xe (LPR): Thay vì dựa vào logic dựa trên bộ hẹn giờ, CV có thể được sử dụng để tăng cường lưu lượng giao thông bằng cách tự động phát hiện chuyển động giao thông và đếm các phương tiện trong hàng đợi để đèn có thể được tối ưu hóa linh hoạt nhằm tăng lưu lượng giao thông trong giờ cao điểm cũng như không giờ cao điểm. Đèn giao thông được tối ưu hóa: Công nghệ CV có thể được sử dụng để xác định các đồ vật khả nghi bị bỏ lại ở các điểm công cộng và cảnh báo cho cơ quan chức năng để mọi người có thể sơ tán nếu cần và đảm bảo an toàn cho khu vực mà không gây thiệt hại về người và tài sản. Vũ khí bao gồm súng và dao cũng có thể được phát hiện trong thời gian thực và các cơ quan chức năng được cảnh báo ngay lập tức về phản ứng nhanh chóng và thiệt hại về người. Phát hiện đồ vật bị bỏ rơi và khả nghi: Sử dụng công nghệ CV để đếm phương tiện, các điểm đỗ xe có thể được đưa lên mạng để biết được tình trạng sẵn có của một bãi đỗ xe trước khi ô tô vào đó, ngăn chặn tình trạng chạy vòng vô tận và vô số thời gian dành cho việc tìm kiếm chỗ đỗ xe, đặc biệt là trong giờ cao điểm. Những thông tin như vậy có thể được chuyển tiếp và công chúng có thể tìm kiếm được và sẽ dẫn đến các luồng giao thông hiệu quả hơn và vận chuyển có thể dự đoán được. Tỷ lệ lấp đầy bãi đỗ xe: An ninh vật lý và phát hiện xâm nhập Giám sát các không gian vật lý để đảm bảo an toàn cho con người và nhân sự, cơ sở hạ tầng quan trọng và bảo vệ thiết bị là một trong những ứng dụng cũ của hệ thống camera giám sát CCTV. CV đã tăng cường khả năng của hệ thống bằng cách tự động phát hiện và phản ứng với sự xâm nhập trong thời gian thực mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Các hệ thống an ninh vật lý hiện đại đủ thông minh để tự động yêu cầu gửi các dịch vụ khẩn cấp hoặc, trong trường hợp nhầm lẫn, yêu cầu xác minh của con người. Thuật toán CV chạy trên máy ảnh (hoặc đám mây) có thể tự động phát hiện và gắn thẻ tất cả các đối tượng (người hoặc phương tiện) mà máy ảnh nhìn thấy, bao gồm lưu trữ ảnh chụp nhanh của mọi người. Người điều hành có thể gắn thẻ một hoặc nhiều người hoặc phương tiện là Người quan tâm (PoI) hoặc Phương tiện quan tâm (VoI). Lần tới khi camera nhìn thấy người hoặc phương tiện, người vận hành có thể được cảnh báo tự động để có phản hồi thích hợp. Phát hiện người và phương tiện: Khả năng tìm kiếm mọi người theo màu quần áo, giới tính, phụ kiện trên người và phương tiện theo màu sắc, kiểu dáng và kiểu dáng giúp dễ dàng tìm thấy những người trong cảnh quay được ghi lại thay vì cuộn qua nhiều ngày của cảnh quay. Tìm kiếm dựa trên thuộc tính: Công nghệ CV có thể cho phép tìm kiếm người và phương tiện trên tất cả các camera ở một vị trí, điều này vô giá trong việc tạo ra dòng thời gian pháp y của các sự kiện để giải quyết điều tra nhanh chóng. Tìm kiếm trên nhiều camera: Các mẫu CV có thể được sử dụng để khớp khuôn mặt nhằm xác định sự giống nhau và xác định xem 2 ảnh có phải của cùng một người hay không. Điều này có thể được sử dụng để tìm tất cả các trường hợp trong đó một người cụ thể đã được camera quan sát phát hiện trong nhiều ngày. Khớp khuôn mặt: Có thể sử dụng tính năng làm mờ khuôn mặt thông minh để phát hiện và làm mờ khuôn mặt của tất cả những người không liên quan trong băng bảo mật, bảo vệ quyền riêng tư của họ Làm mờ khuôn mặt: Trồng trọt và Nông nghiệp CV đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các trang trại và trại chăn nuôi thông minh, đặc biệt để phát hiện, theo dõi và thậm chí theo dõi sức khỏe của vật nuôi! Có áp lực ngày càng tăng đối với đất đai và tài nguyên hạn chế để tiếp tục nuôi sống dân số thế giới đang gia tăng. Đồng thời, nhu cầu về các sản phẩm chăn nuôi bền vững, cùng với chi phí lao động ngày càng tăng nhanh và tình trạng thiếu nhân công đã làm tăng mạnh nhu cầu về các công nghệ có thể mang lại hiệu quả hoạt động cao hơn tăng năng suất với cơ sở công nhân nhỏ hơn đáng kể và với chi phí thấp hơn. Người ta có thể dùng nhiều camera tĩnh hoặc dùng UAV cũng được. Điều đó phụ thuộc vào kích thước của khu vực được theo dõi , tức là. Giải pháp giám sát chăn nuôi biết vị trí của từng con vật bất cứ lúc nào, nếu chúng ở trong khu vực an toàn hoặc nếu chúng cần được hướng dẫn Đếm và theo dõi động vật: Phân biệt giữa các loại động vật khác nhau trong trang trại và duy trì số lượng động vật của từng loại Phân loại động vật: Phát hiện khi động vật đi qua khu vực đó và gửi thông báo Xác định khu vực quan tâm: Xác định các hành vi như uống, cho ăn, ngủ, sinh và cho con bú và các hành vi như hung hăng, lười biếng, căng thẳng, v.v. Phân tích các hoạt động và hành vi của động vật: Giải pháp giám sát cây trồng bằng cách đặt camera ở đúng khu vực, có thể theo dõi xu hướng tăng trưởng và xác định các bất thường trong thời gian thực Đo lường sự phát triển của thực vật: phân tích tác động của nước, ánh sáng, phân bón, v.v. đến sức khỏe cây trồng để tìm ra mức đầu vào tối ưu nhằm đạt hiệu quả cao nhất Nông nghiệp chính xác: Sử dụng các mô hình CV được đào tạo về các loại sâu bệnh, cỏ dại và sự xuất hiện của bệnh tật, sự phát triển không mong muốn như vậy có thể được xác định trong thời gian thực và con người được cảnh báo để phản ứng nhanh nhằm ngăn chặn sự lây lan của nó trước khi mất sản lượng Phát hiện sâu bệnh/cỏ dại/bệnh tật: Công nghệ CV có thể được triển khai để xác định cây trồng có chất lượng cao nhất và sản xuất, đồng thời tách chúng khỏi những cây trồng không đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng để lập kế hoạch vận chuyển, địa điểm và thị trường tốt hơn. Phân loại cây trồng: Chăm sóc sức khỏe CV có những lợi ích to lớn trong nhiều ứng dụng chăm sóc sức khỏe — từ theo dõi sức khỏe bệnh nhân đến phân tích môi trường đến các mục đích sử dụng thương mại như thể dục, đào tạo và huấn luyện tập luyện. Lợi ích là điều này có thể được thực hiện 24x7 mà không phải lo lắng về người phục vụ đang ngủ, sự giám sát của con người và lao động vào ban đêm. Trên hết, quyền riêng tư của bệnh nhân có thể được bảo vệ thông qua quá trình xử lý trên thiết bị mà không có hình ảnh rời khỏi máy ảnh bất cứ lúc nào. Ngã là một vấn đề lớn trên toàn thế giới với 30% số vụ ngã gây ra thương tích nghiêm trọng, do đó không có gì ngạc nhiên khi tính năng phát hiện ngã đang được áp dụng nhanh chóng trong dân số già ngày nay. Máy ảnh được đặt trong không gian của bệnh nhân có thể theo dõi chuyển động của bệnh nhân bao gồm cả những thay đổi đột ngột như ngã và trượt. Khi phát hiện ngã, nhân viên có thể được thông báo ngay lập tức thay vì dựa vào thông tin đầu vào của con người và các cuộc kiểm tra định kỳ để phát hiện ra sự cố, dẫn đến việc điều trị nhanh chóng và phục hồi nhanh hơn. Hơn hết, tính năng phát hiện ngã dựa trên CV không cần bất kỳ thiết lập nào cũng như không cần bất kỳ thiết bị đeo đắt tiền nào hoặc lo lắng về việc các thiết bị đó bị xâm phạm hoặc cần sạc hoặc đơn giản là bị bỏ quên. Phát hiện ngã: phát hiện cơ thể con người ở các tư thế khác nhau như nằm, ngủ, ngồi, đi, đứng, v.v. Phát hiện tư thế có thể được sử dụng để xác định hành vi đáng ngờ như bạo lực hoặc gây hấn, các sự cố như phát hiện ngã hoặc thương tích, v.v. các ứng dụng chăm sóc sức khỏe cần đo thời gian dành cho các hoạt động khác nhau như đi bộ, ngồi và đứng để báo cáo hoạt động và sức khỏe toàn diện. Nhận dạng tư thế: với đại dịch gần đây, hầu hết các cơ quan chính phủ và cơ quan quản lý đều khuyến nghị duy trì khoảng cách 6 feet và đeo khẩu trang ở những nơi công cộng. Các công nghệ dựa trên CV có thể dễ dàng phát hiện hành vi vi phạm các quy định này của con người và cảnh báo những người liên quan hoặc tự động cảnh báo cho các cơ quan chức năng. Theo dõi khoảng cách xã hội và phát hiện đeo khẩu trang: Sự gia tăng gần đây của các thiết bị tập luyện tại nhà dựa vào CV để phát hiện tư thế trong các bài tập khác nhau và đề xuất các điều chỉnh để ngăn ngừa chấn thương và tận dụng tối đa bài tập Huấn luyện thể dục và tập luyện trực tuyến: CV có thể được sử dụng để phát hiện khuôn mặt người và làm mờ chúng một cách có chọn lọc để bảo vệ quyền riêng tư của họ. Những công cụ như vậy là vô giá đối với việc ứng phó sự cố khi chia sẻ video và bằng chứng với chính quyền để bảo vệ quyền riêng tư của những người không liên quan đến sự cố. Phát hiện và làm mờ khuôn mặt trong thời gian thực: Cũng được xuất bản ở đây.