Image processing – zastosowanie przetwarzania obrazu w data science

Image processing to jedna z najszybciej rozwijających się technologii, która z powodzeniem jest stosowana w wielu sektorach biznesu. Skąd tak duże zainteresowanie tym rozwiązaniem? W niniejszym artykule zaprezentujemy definicję tego pojęcia i przedstawimy przykłady jego zastosowania. Wyjaśnimy też dlaczego coraz więcej firm decyduje się inwestować w rozwój tej technologii. Zapraszamy do lektury!

Czym jest image processing?

Image processing w dosłownym tłumaczeniu to przetwarzanie obrazów. Jest to jedna z dziedzin sztucznej inteligencji, polegająca na konwersji obrazu do formy cyfrowej w celu umożliwienia komputerom ich przetwarzania za pomocą algorytmu.

Dzięki temu maszyny mogą identyfikować i wydobywać informacje z obiektów znajdujących się na określonych plikach graficznych czy też wideo. Aby maszyny były w stanie poprawnie rozpoznawać obiekty na obrazach, potrzebują ogromnej bazy danych. Następnie wykorzystywane są modele, dzięki którym mogą one powielać ludzki sposób widzenia i to, jak rozpoznajemy określone obiekty. 

Przetwarzanie obrazu wykorzystuje modele uczenia maszynowego, takie jak głębokie sieci neuronowe (ang. deep neural networks). Za ich pomocą przekształca obrazy w celu umożliwienia różnych działań, np. dodawania filtrów czy edycji określonych elementów, a tym samym poprawy jakości obrazu.

Jak działa przetwarzanie obrazów?

Proces przetwarzania obrazów składa się zazwyczaj z trzech najważniejszych kroków:

1. Przechwytywanie obrazu — czyli dostarczenie obrazu z określonego urządzenia (np. aparatu lub kamery) do dalszej analizy
2. Interpretacja obrazu — analizowanie obrazu przez system, który wykrywa i porównuje na nim określone wzorce.
3. Wykonanie działania na obrazie — w zależności od potrzeb użytkownika, może wykonać on na nim określone działania, takie jak uzyskanie określonych informacji na temat elementów znajdujących się na obrazie.

Możliwości przetwarzania obrazów

Przetwarzanie obrazów to punkt wyjściowy, który pozwala wykonać wiele różnorodnych zadań, takich jak:

• Klasyfikacja obiektów (object classification) — pozwala rozpoznać, co jest zawarte na obrazie;
• Lokalizacja obiektów (object location) — określa lokalizację pojedynczego obiektu na obrazie;
• Wykrywanie obrazów (object detection) — określa lokalizację wielu obiektów na obrazie;

• Śledzenie obiektów (object tracking) —  pozwala na identyfikację obiektów na wideo;

• Optyczne rozpoznawanie znaków (Optical character recognition) — polega na odczytaniu przez komputer dokumentów fizycznych, takich jak zeskanowany dokument papierowy;

• Segmentacja obrazów (semantic segmentation) – skupia się na grupowaniu pikselów obrazu należących do tej samej klasy obiektów, a następnie nadaniu im odpowiedniej etykiety;

• Wykrywanie modulowane (modulated detection) – nowa metoda łącząca techniki klasyfikacji obrazu z klasyfikacją tekstu, która pomaga znaleźć na obrazie element, na podstawie tekstu, który go opisuje.

Image processing — zastosowania

Zastosowanie technik przetwarzania obrazu sprawdzi się w różnych branżach w zależności od potrzeb konkretnego przedsiębiorstwa. Jednakże istnieje kilka branż, dla których rozwiązania tego typu mogą się szczególnie przydać:

Rolnictwo

Dzięki przetwarzaniu obrazu, rolnicy mogą zarówno ograniczyć koszt upraw, jak i uczynić je bardziej ekologicznymi. Dzięki analizie i monitorowaniu nawadniania, mogą znacznie lepiej zarządzać zużyciem wody i podlewać tylko te rośliny, które w danym momencie tego potrzebują.

Kolejnym przykładem użycia image processing w rolnictwie może być monitorowania pól przed żniwami, aby zdecydować kiedy i z których obszarów zbierać plony. Innym przydatnym rozwiązaniem jest użycie zaawansowanych technologii przetwarzania obrazu do wykrywania chwastów, co pozwoli lepiej zadbać o stan roślin.

Ciekawym rozwiązaniem jest technologia wykorzystująca obrazowanie wielospektralne (ang. hyperspectral imaging), które zbiera i przetwarza informacje z całego spektrum elektromagnetycznego. Poprzez obserwację za pomocą satelit niewidocznych dla ludzkiego oka odbić fali, pozwala wykryć nawet najmniejsze zmiany w fizjologii roślin, a następnie skorelować je z widmem odbitego światła. Dzięki tej technologii można chociażby zwiększyć efektywność nawadniania dużych obszarów rolniczych, co w efekcie przyczyni się do uzyskania jak największych plonów.

Branża produkcyjna

W branży produkcyjnej przetwarzanie obrazu opiera się głównie na wykorzystaniu specjalnych kamer umieszczonych w obrębie linii produkcyjnej. Pozwala to na monitorowanie produktów w czasie rzeczywistym podczas procesu produkcyjnego. Co ważne, takie kamery mogą być również umieszczone w miejscach niedostępnych dla ludzi, gdzie, przykładowo, mogą znajdować się toksyczne opary.

Warto dodać, że metoda ta jest o wiele tańsza w implementacji i utrzymaniu niż skaning laserowy, który również jest popularny w branży produkcyjnej.

Księgowość

Przetwarzanie obrazu, tak jak inne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, pozwala zaoszczędzić wiele czasu. W przypadku księgowości może to być chociażby segregowanie oraz wyszukiwanie tysięcy dokumentów dostępnych w wersji papierowej.

Dzięki zastosowaniu optycznego rozpoznawania znaków, firmy księgowe mogą szybko wgrać do swojej bazy drukowane pliki od klientów i łatwo nimi zarządzać.

Ubezpieczenia

W dzisiejszych czasach coraz częściej mamy do czynienia z klęskami żywiołowymi, powodującymi liczne straty, a co za tym idzie — wzrost liczby roszczeń ubezpieczeniowych. Tradycyjne metody dokumentacji szkód są powolne, kosztowne, a czasem nawet ryzykowne.

Rozwiązaniem jest zastosowanie nowoczesnej technologii, w tym dronów wykorzystujących przetwarzanie obrazu do zautomatyzowanego wykrywania i analizy uszkodzeń. Warto wspomnieć, że w raporcie PwC "Clarity from above" stwierdzono, że zastosowanie tego typu rozwiązań w branży ubezpieczeniowej może przynieść oszczędności rzędu 6,8 mld USD rocznie. 

Bezpieczeństwo

Dzięki technologii rozpoznawania twarzy, systemy bezpieczeństwa są w stanie rozpoznawać i zapamiętywać domowników, a następnie podejmować odpowiednie kroki (takie jak wezwanie firmy ochroniarskiej) w przypadku wykrycia intruzów. 

Co więcej, z systemu rozpoznawania twarzy korzystają także służby, takie jak ochrona czy policja. Przykładowo, w Wielkiej Brytanii policja korzysta z tej technologii w celu skanowania publiczności podczas większych wydarzeń. System oparty na AI pomaga funkcjonariuszom wykryć podejrzane osoby. Jeśli znajdzie kogoś, kto jest w co najmniej 59% podobny do poszukiwanych przestępców, dopasowanie jest przesyłane do funkcjonariusza w celu podwójnego sprawdzenia. Według władz UK, wdrożenie tego systemu znacznie zwiększyło efektywność działań policyjnych.

Edycja obrazu & social media

Jednymi z najpopularniejszych obecnie zastosowań image processing są aplikacje do edycji zdjęć oraz media społecznościowe (m.in. Instagram, Facebook, Snapchat), oferujące funkcje takie jak:

• dodawanie filtrów,
• redukcję lub zmianę tła, 
• poprawę jakości zdjęć, 
• ustawianie kontrastu,
• retusz,
• i wiele innych.

Dzięki możliwości wykrywania obiektów i ludzi na obrazie, aplikacje tego typu są w stanie w czasie rzeczywistym ustalić, w którym miejscu znajdują się poszczególne elementy i dopasować odpowiednio filtry i dedykowane nakładki. 

Medycyna

Czy wiesz, że aż 90% danych w opiece zdrowotnej stanowią obrazy medyczne? Mówiąc więc o zastosowaniu AI w branży medycznej, warto wiedzieć, że wiele innowacyjnych rozwiązań opiera się właśnie na przetwarzaniu obrazu.

Wsparcie technologii w analizie obrazów medycznych może znacznie skrócić czas oczekiwania pacjentów na diagnozę. Polepszy efektywność lekarzy i całych placówek medycznych, a przede wszystkim zwiększy dokładność diagnostyczną i umożliwi pomoc większej liczbie osób.

E-commerce

Wyświetlanie podobnych produktów klientom przez sklepy online to świetne rozwiązanie zmniejszające ryzyko porzucenia koszyka. Jak to działa? Program analizuje, co dany użytkownik ogląda na stronie internetowej, a następnie wyświetla mu produkty podobne lub komplementarne, które mogą go zainteresować. Rozwiązanie to od lat z powodzeniem stosują je najwięksi światowi giganci tacy jak chociażby Amazon. Poza zwiększeniem prawdopodobieństwa zakupu, to także duże ułatwienie dla klientów, którzy mogą bez problemu wyszukać podobne rzeczy i znaleźć najlepszy produkt dla siebie.

Ciekawym i innowacyjnym zastosowaniem image processing w e-commerce jest wyświetlanie reklam kontekstowych, czyli takich, które są kontekstowo powiązane z zawartością strony. Co ważne, są w pełni zgodne z zasadami prywatności, ponieważ nie zależą od plików cookie. W związku z tym, że przepisy dotyczące prywatności stają się coraz bardziej rygorystyczne, tego typu reklamy mogą w najbliższym czasie zyskać na popularności.

Przetwarzanie obrazów — najważniejsze korzyści biznesowe

• Zwiększenie satysfakcji klienta —  dzięki rozwiązaniom takim jak chociażby wspomniane wyżej sugerowanie podobnych produktów w sklepach online, klienci będą chętniej odwiedzać Twoją stronę.

• Oszczędność czasu i pieniędzy — technologie przetwarzania obrazu mogą zdecydowanie zredukować czas poświęcony na określone zajęcia, takie jak chociażby edycja obrazu czy wykrywanie uszkodzeń.

• Zwiększenie satysfakcji pracowników — dzięki zautomatyzowanym systemom przetwarzania obrazu Twoi pracownicy nie będą tracić czasu na żmudne i monotonne zadania, takie jak ręczną kategoryzację plików czy wyszukiwanie dokumentów. Będą mogli zająć się w tym czasie innymi, ciekawszymi obowiązkami.

• Redukcja ryzyka “ludzkiego błędu” — maszyny nigdy nie są zmęczone, dlatego cały czas mogą pracować w pełni efektywnie. Ciekawym przykładem jest tu model analizujący zdjęcia rentgenowskie stworzony przez międzynarodowy zespół, składający się m.in. z naukowców z Google Health i Imperial College London. Wyniki pokazały, że model AI był równie dobry jak obecny system podwójnego czytania wyników przez dwóch lekarzy. Co więcej, w porównaniu z jednym radiologiem, liczba wyników fałszywie dodatnich zmniejszyła się o 1,2%.

• Zwiększenie bezpieczeństwa — przetwarzanie obrazów jest coraz bardziej popularne w produkcji samochodów, które są wzbogacone o czujniki poprawiające bezpieczeństwo na drodze. Co więcej, technologia ta może być także wykorzystywana w systemach antywłamaniowych lub na lotniskach w celu wykrycia potencjalnego zagrożenia.

• Zwiększenie efektywności kampanii reklamowych — technologia image processing pozwala marketerom lepiej targetować reklamy i przewidywać ich zachowania. Dzięki analizie obrazów, można poznać ich zainteresowania i zachowania, co pozwala tworzyć dla nich bardziej spersonalizowane i odpowiadające ich preferencjom wizualnym reklamy.

Porozmawiajmy o Twoim projekcie

Zastanawiasz się, jak przetwarzanie obrazów może pomóc w Twojej firmie?

Napisz do nas i opowiedz o swoich potrzebach biznesowych. Jesteśmy pewni, że wspólnie znajdziemy najlepsze rozwiązanie dla Twojego biznesu.