Datorvisionsteknik

Datorvisionsteknik, även känt som datorseende eller maskinseende, är ett tvärvetenskapligt fält inom artificiell intelligens som syftar till att möjliggöra för datorer att "se" och tolka information från digitala bilder eller videor. Fältet involverar hur datorer kan förstå och extrahera meningsfull information från visuella data. Detta inkluderar en rad olika tekniker och algoritmer för att bearbeta, analysera och förstå bilder.

Grundläggande uppgifter inom datorvision inkluderar bildigenkänning, där systemet identifierar objekt i en bild, och objektspårning, där objektens rörelser följs över tid i en videoström. Andra viktiga områden är bildsegmentering, som delar upp en bild i olika regioner baserat på objekt eller bakgrund, och ansiktsigenkänning, som identifierar eller verifierar en persons identitet baserat på deras ansikte.

Datorvisionsteknik tillämpas inom en mängd olika områden. Inom medicin används det för att analysera medicinska bilder som röntgen och MR-skanningar för att upptäcka sjukdomar. Inom fordonsindustrin är det avgörande för självkörande bilar för att uppfatta omgivningen och navigera säkert. Andra användningsområden inkluderar säkerhetsövervakning, kvalitetskontroll inom tillverkning, förstärkt verklighet och robotik. Framstegen inom datorvision drivs av utvecklingen av djupinlärning och ökningen av tillgänglig datorkraft och stora datamängder.