Was ist Bilderkennung?

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In diesem Artikel behandeln wir, warum Bilderkennung für Ihr Unternehmen wichtig ist und wie Nanonets dabei helfen kann, Ihr Unternehmen überall dort zu optimieren, wo Bilderkennung erforderlich ist.

Die Bilderkennung, auch bekannt als Bildklassifizierung, ist eine Computer-Vision-Technologie, die es Maschinen ermöglicht, Objekte in digitalen Bildern oder Videos zu identifizieren und zu kategorisieren. Die Technologie verwendet künstliche Intelligenz und maschinelle Lernalgorithmen, um Muster und Merkmale in Bildern zu lernen, um sie genau zu identifizieren.

Ziel ist es, Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Daten wie Menschen zu interpretieren, indem sie Objekte in Bildern identifizieren und kategorisieren. Diese Technologie hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Branchen, darunter Fertigung, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Landwirtschaft und Sicherheit.

Bilderkennung kann verwendet werden, um die Qualitätskontrolle in der Fertigung zu verbessern, Erkrankungen zu erkennen und zu diagnostizieren, das Kundenerlebnis im Einzelhandel zu verbessern, Ernteerträge in der Landwirtschaft zu optimieren und Überwachungs- und Sicherheitsmaßnahmen zu unterstützen. Zusätzlich kann eine Bilderkennung helfen Workflows automatisieren und Effizienz erhöhen in verschiedenen Geschäftsprozessen.

Warum Bilderkennung wichtig ist

Die Bilderkennung ist für Unternehmen wichtig, weil sie die Automatisierung von Aufgaben ermöglicht, die andernfalls menschliche Anstrengung erfordern würden und fehleranfällig sein können. Es ermöglicht eine bessere Organisation und Analyse visueller Daten, was zu einer effizienteren und effektiveren Entscheidungsfindung führt. Darüber hinaus kann die Bilderkennungstechnologie das Kundenerlebnis verbessern, indem personalisierte und interaktive Funktionen bereitgestellt werden.

Hier sind einige Beispiele, wie Bilderkennung in verschiedenen Anwendungen eingesetzt wird und Geschäftsprozesse revolutioniert hat:

Gesundheitswesen: Die medizinische Bilderkennung hat die Gesundheitsbranche grundlegend verändert. Mit KI-gestützter Bilderkennung können Radiologen Krebszellen in Mammogrammen, MRTs und anderen medizinischen Bildgebungsverfahren genauer erkennen und so eine frühzeitige Erkennung und Behandlung ermöglichen. Mit Hilfe seiner KI-fähigen OCR-Plattform kann Nanonets dabei helfen, die Extraktion relevanter Daten aus medizinischen Dokumenten zu automatisieren.
Einzelhandel: Einzelhandelsunternehmen nutzen Bilderkennung, um Kunden personalisierte Einkaufserlebnisse zu bieten. Beispielsweise könnte ein Modehändler die Bilderkennung verwenden, um Outfits zu empfehlen, die dem Stil des Kunden entsprechen.
Finanzbuchhaltung: Unternehmen wenden viel manuellen Aufwand auf, um Finanztransaktionen zu verfolgen, aufzuzeichnen und zu validieren. Bilderkennung kann helfen Rechnungsverarbeitung automatisieren or Kostenmanagement und automatisieren Sie den gesamten Prozess der Synchronisierung von Daten mit einem ERP.
Fertigung: Bilderkennung wird in der Fertigung zur Automatisierung von Qualitätskontrollprozessen eingesetzt. Durch die Analyse von Bildern hergestellter Produkte kann die KI-gestützte Bilderkennung Mängel und Abweichungen von Qualitätsstandards mit größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit als menschliche Prüfer identifizieren.
Landwirtschaft: Die Bilderkennung verändert die Agrarindustrie, indem sie es Landwirten ermöglicht, Schädlinge, Krankheiten und Nährstoffmängel in Nutzpflanzen zu erkennen. Durch die Analyse von Pflanzenbildern kann die KI-gestützte Bilderkennung Landwirten helfen, Probleme zu diagnostizieren und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, bevor der Schaden irreversibel wird.

Insgesamt hilft die Bilderkennung Unternehmen, effizienter, kostengünstiger und wettbewerbsfähiger zu werden, indem sie ihnen umsetzbare Erkenntnisse aus den riesigen Mengen an visuellen Daten, die sie sammeln, liefert.

Wie funktioniert die Bilderkennung?

Bilderkennungsalgorithmen verwenden Deep Learning und neuronale Netze, um digitale Bilder zu verarbeiten und Muster und Merkmale in den Bildern zu erkennen. Die Algorithmen werden mit großen Bilddatensätzen trainiert, um die Muster und Merkmale verschiedener Objekte zu lernen. Das trainierte Modell wird dann verwendet, um neue Bilder genau in verschiedene Kategorien einzuordnen.

Der Prozess der Bilderkennung umfasst typischerweise die folgenden Schritte:

Datenerhebung: Der erste Schritt bei der Bilderkennung ist das Sammeln eines großen Datensatzes beschrifteter Bilder. Diese markierten Bilder werden verwendet, um den Algorithmus zu trainieren, Muster und Merkmale in verschiedenen Arten von Bildern zu erkennen.
Anarbeitung: Bevor die Bilder für das Training verwendet werden können, müssen sie vorverarbeitet werden, um Rauschen, Verzerrungen oder andere Artefakte zu entfernen, die den Bilderkennungsprozess stören könnten. Dieser Schritt kann das Ändern der Größe, das Zuschneiden oder das Anpassen des Kontrasts und der Helligkeit der Bilder umfassen.
Merkmalsextraktion: Der nächste Schritt besteht darin, Merkmale aus den vorverarbeiteten Bildern zu extrahieren. Dabei werden relevante Teile des Bildes identifiziert und isoliert, anhand derer der Algorithmus zwischen verschiedenen Objekten oder Kategorien unterscheiden kann.
Modelltraining: Nachdem die Merkmale extrahiert wurden, wird der Algorithmus mit dem gekennzeichneten Bilddatensatz trainiert. Während des Trainings lernt der Algorithmus, verschiedene Objekte zu identifizieren und zu kategorisieren, indem er Muster und Merkmale in den Bildern erkennt.
Modellprüfung und -bewertung: Nachdem der Algorithmus trainiert wurde, wird er an einem separaten Datensatz von Bildern getestet, um seine Genauigkeit und Leistung zu bewerten. Dieser Schritt hilft dabei, Fehler oder Schwächen im Modell zu identifizieren, die behoben werden müssen.
Einsatz: Sobald das Modell getestet und validiert wurde, kann es eingesetzt werden, um neue Bilder genau in verschiedene Kategorien zu klassifizieren.

Arten der Bilderkennung:

Bilderkennungssysteme können auf drei Arten trainiert werden: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen oder selbstgesteuertes Lernen.

Üblicherweise ist die Kennzeichnung der Trainingsdaten die Hauptunterscheidung zwischen den drei Trainingsansätzen.

Überwachtes Lernen: Bei dieser Art der Bilderkennung werden überwachte Lernalgorithmen verwendet, um verschiedene Objektkategorien aus einer Sammlung von Fotografien zu unterscheiden. Beispielsweise kann eine Person Bilder mit „Auto“ oder „Nicht-Auto“ kennzeichnen, um das Bilderkennungssystem darauf zu trainieren, Autos zu erkennen. Beim überwachten Lernen werden die Eingabedaten explizit mit Kategorien gekennzeichnet, bevor sie in das System eingespeist werden.
Unüberwachtes Lernen: Beim unüberwachten Lernen erhält ein Bilderkennungsmodell eine Reihe unbenannter Bilder und bestimmt die wichtigen Ähnlichkeiten oder Unterschiede zwischen ihnen durch die Analyse ihrer Attribute oder Merkmale.
Selbstüberwachtes Lernen: Selbstüberwachtes Lernen ist eine Teilmenge des unüberwachten Lernens, das auch unbeschriftete Daten verwendet. In diesem Trainingsmodell wird das Lernen unter Verwendung von Pseudo-Etiketten durchgeführt, die aus den Daten selbst erstellt werden. Dieser Ansatz ermöglicht es Maschinen zu lernen, die Daten mit weniger genauen Daten darzustellen, was nützlich sein kann, wenn beschriftete Daten knapp sind. Durch selbstüberwachtes Lernen kann beispielsweise einer Maschine beigebracht werden, menschliche Gesichter nachzuahmen. Nachdem der Algorithmus trainiert wurde, erzeugt die Lieferung zusätzlicher Daten völlig neue Gesichter.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass jede Art der Bilderkennung ihre eigenen Stärken und Schwächen hat, und die Wahl, welche Art verwendet werden soll, hängt von den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Aufgabe ab.

Überwachtes Lernen ist sinnvoll, wenn beschriftete Daten verfügbar sind und die zu erkennenden Kategorien im Voraus bekannt sind. Unüberwachtes Lernen ist nützlich, wenn die Kategorien unbekannt sind und das System Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den Bildern identifizieren muss. Selbstüberwachtes Lernen ist nützlich, wenn beschriftete Daten knapp sind und die Maschine lernen muss, die Daten mit weniger präzisen Daten darzustellen.

Einige gängige Arten der Bilderkennung sind:

Objekterkennung: Die Objekterkennung ist die häufigste Art der Bilderkennung und beinhaltet das Identifizieren und Klassifizieren von Objekten innerhalb eines Bildes. Die Objekterkennung kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, z. B. zum Identifizieren von Objekten in Überwachungsaufnahmen, zum Erkennen von Fehlern in hergestellten Produkten oder zum Identifizieren verschiedener Tierarten in der Tierfotografie.
Gesichtserkennung: Die Gesichtserkennung ist eine spezialisierte Form der Objekterkennung, bei der die Identität von Personen anhand von Gesichtsmerkmalen identifiziert und überprüft wird. Die Gesichtserkennung kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, z. B. Sicherheit und Überwachung, Marketing und Strafverfolgung.
Szenenerkennung: Die Szenenerkennung umfasst das Identifizieren und Kategorisieren von Szenen innerhalb eines Bildes, z. B. Landschaften, Gebäude und Innenräume. Die Szenenerkennung kann in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, erweiterter Realität und Robotik verwendet werden.
Optische Zeichenerkennung (OCR): Die optische Zeichenerkennung ist eine spezialisierte Form der Bilderkennung, bei der Text in Bildern identifiziert und in maschinenlesbaren Text übersetzt wird. OCR wird häufig in der Dokumentenverwaltung verwendet, wo es verwendet wird, um Text aus gescannten Dokumenten zu extrahieren und in durchsuchbaren digitalen Text umzuwandeln.
Gestenerkennung: Bei der Gestenerkennung werden menschliche Gesten wie Handbewegungen oder Gesichtsausdrücke identifiziert und interpretiert, um eine Interaktion mit Maschinen oder Geräten zu ermöglichen. Die Gestenerkennung kann in Anwendungen wie Spielen, Robotik und virtueller Realität verwendet werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bilderkennung eine leistungsstarke Technologie ist, die es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren und zu verstehen. Die verschiedenen Arten der Bilderkennung, wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Szenenerkennung, haben zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Branchen.

Bilderkennung vs. Objekterkennung:

Bei der Bilderkennung werden Objekte in digitalen Bildern oder Videos identifiziert und kategorisiert. Es verwendet künstliche Intelligenz und maschinelle Lernalgorithmen, um Muster und Merkmale in Bildern zu lernen, um sie genau zu identifizieren. Ziel ist es, Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Daten wie Menschen zu interpretieren, indem sie Objekte in Bildern identifizieren und kategorisieren.

Andererseits ist die Objekterkennung eine spezielle Art der Bilderkennung, bei der Objekte innerhalb eines Bildes identifiziert und klassifiziert werden. Objekterkennungsalgorithmen sind darauf ausgelegt, bestimmte Arten von Objekten wie Autos, Menschen, Tiere oder Produkte zu erkennen. Die Algorithmen verwenden Deep Learning und neuronale Netze, um Muster und Merkmale in den Bildern zu lernen, die bestimmten Arten von Objekten entsprechen.

Mit anderen Worten, die Bilderkennung ist eine breite Technologiekategorie, die die Objekterkennung sowie andere Formen der visuellen Datenanalyse umfasst. Die Objekterkennung ist eine spezifischere Technologie, die sich auf die Identifizierung und Klassifizierung von Objekten in Bildern konzentriert.

Während sowohl die Bilderkennung als auch die Objekterkennung zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Branchen haben, liegt der Unterschied zwischen den beiden in ihrem Umfang und ihrer Spezifität. Bilderkennung ist ein allgemeinerer Begriff, der ein breites Anwendungsspektrum abdeckt, während Objekterkennung eine spezifischere Technologie ist, die sich auf die Identifizierung und Klassifizierung bestimmter Arten von Objekten in Bildern konzentriert.

Die Zukunft der Bilderkennung:

Die Zukunft der Bilderkennung ist sehr vielversprechend, mit endlosen Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen. Einer der wichtigsten Entwicklungsbereiche ist die Integration von Bilderkennungstechnologie mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Dadurch können Maschinen aus ihren Erfahrungen lernen und ihre Genauigkeit und Effizienz im Laufe der Zeit verbessern.

Ein weiterer bedeutender Trend in der Bilderkennungstechnologie ist der Einsatz von Cloud-basierten Lösungen. Die Cloud-basierte Bilderkennung wird es Unternehmen ermöglichen, Bilderkennungslösungen schnell und einfach bereitzustellen, ohne dass eine umfangreiche Infrastruktur oder technisches Fachwissen erforderlich sind.

Auch bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge dürfte die Bilderkennung eine große Rolle spielen. Autos, die mit fortschrittlicher Bilderkennungstechnologie ausgestattet sind, werden in der Lage sein, ihre Umgebung in Echtzeit zu analysieren und Hindernisse, Fußgänger und andere Fahrzeuge zu erkennen und zu identifizieren. Dies trägt dazu bei, Unfälle zu vermeiden und das Fahren sicherer und effizienter zu machen.

Insgesamt ist die Zukunft der Bilderkennung sehr spannend, mit zahlreichen Anwendungen in verschiedenen Branchen. Da sich die Technologie weiterentwickelt und verbessert, können wir in den kommenden Jahren mit noch mehr innovativen und nützlichen Anwendungen der Bilderkennung rechnen.

Wie Nanonets Ihrem Unternehmen bei der Bilderkennung helfen kann

Nanonets können mehrere Anwendungen innerhalb der Bilderkennung haben, da sie sich auf die Erstellung eines automatisierten Workflows konzentrieren, der den Prozess der Bildanmerkung und -kennzeichnung vereinfacht.

Beispielsweise müssen in der Gesundheitsbranche medizinische Bilder wie Röntgenbilder und CT-Scans für Diagnosen genau kommentiert und beschriftet werden. Mit Nanonets können medizinische Fachkräfte medizinische Bilder auf die Plattform hochladen und vortrainierte Modelle verwenden, um sie automatisch zu kennzeichnen und zu kategorisieren. Dies kann insbesondere bei Einstellungen mit hohem Volumen viel Zeit und Mühe sparen.
Im Handel kann die Bilderkennung genutzt werden, um Objekte wie Kleidungsstücke oder Konsumgüter in Bildern oder Videos zu identifizieren. Nanonets können dabei helfen, diesen Prozess zu automatisieren, indem benutzerdefinierte Modelle erstellt werden, die bestimmte Elemente und ihre Attribute wie Farbe und Stil identifizieren können. Dies kann verwendet werden, um die Produktsuchfunktion auf E-Commerce-Websites zu verbessern oder den Lagerbestand zu verfolgen und die Lagerverfügbarkeit sicherzustellen.
Auch in der Fertigung können Nanonetze zur Qualitätskontrolle eingesetzt werden. Durch den Einsatz von Bilderkennungstechnologie zur Identifizierung von Produktfehlern können Hersteller Abfall reduzieren und die Effizienz steigern. Nanonetze können dabei helfen, diesen Prozess zu automatisieren, indem vortrainierte Modelle verwendet werden, um spezifische Fehler wie Risse oder Verfärbungen in Produktbildern zu identifizieren.

Insgesamt sind Nanonetze automatisierte Workflows und anpassbare Modelle machen es zu einer vielseitigen Plattform, die auf eine Vielzahl von Branchen und Anwendungsfällen innerhalb der Bilderkennung angewendet werden kann.

Zusammenfassung

Die Bilderkennungstechnologie hat die Art und Weise, wie wir digitale Bilder und Videos verarbeiten und analysieren, verändert und es ermöglicht, Objekte zu identifizieren, Krankheiten zu diagnostizieren und Arbeitsabläufe genau und effizient zu automatisieren. Nanonets ist ein führender Anbieter von kundenspezifischen Bilderkennungslösungen, die es Unternehmen ermöglichen, diese Technologie zu nutzen, um ihre Abläufe zu verbessern und das Kundenerlebnis zu verbessern.