Computer Vision memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk memungkinkan komputer memperoleh data yang bermakna dari input visual seperti foto dan video. Wawasan yang diperoleh dari Computer Vision kemudian digunakan untuk mengambil tindakan otomatis. Sama seperti AI yang memberi komputer kemampuan untuk 'berpikir', Computer Vision memungkinkan mereka untuk 'melihat'.

Visi Manusia vs. Computer Vision

Sebagai manusia, kita biasanya menghabiskan hidup kita mengamati sekeliling kita menggunakan saraf optik, retina, dan korteks visual. Kami mendapatkan konteks untuk membedakan antara objek, mengukur jaraknya dari kami dan objek lain, menghitung kecepatan gerakannya, dan menemukan kesalahan. Demikian pula, Computer Vision memungkinkan mesin bertenaga AI melatih diri mereka sendiri untuk melakukan proses ini. Mesin ini menggunakan kombinasi kamera, algoritme, dan data untuk melakukannya.

Namun, tidak seperti manusia, komputer tidak cepat lelah. Anda dapat melatih mesin yang didukung oleh computer vision untuk menganalisis ribuan aset produksi atau produk dalam hitungan menit. Hal ini memungkinkan pabrik produksi untuk mengotomatiskan pendeteksian cacat yang tidak dapat dilihat oleh mata manusia.

Computer Vision membutuhkan database besar agar benar-benar efektif. Ini karena solusi ini menganalisis informasi berulang kali hingga mereka mendapatkan setiap kemungkinan wawasan yang diperlukan untuk tugas yang diberikan. Misalnya, komputer yang dilatih untuk mengenali tanaman yang sehat perlu 'melihat' ribuan input referensi visual tanaman, lahan pertanian, hewan, dan objek terkait lainnya. Hanya dengan begitu ia akan secara efektif mengenali berbagai jenis tanaman yang sehat, membedakannya dari tanaman yang tidak sehat, mengukur kualitas lahan pertanian, mendeteksi hama dan hewan lain di antara tanaman, dan seterusnya.

Dua teknologi utama mendorong Computer Vision:  convolutional neural networkdan pembelajaran mendalam, sejenis machine learning .

machine learning  (ML) memanfaatkan model berbasis algoritma untuk memungkinkan komputer mempelajari konteks melalui analisis data visual. Setelah data yang memadai diberikan ke model, model akan dapat 'melihat gambaran besarnya' dan membedakan antara input visual. Alih-alih diprogram untuk mengenali dan membedakan gambar, mesin menggunakan algoritme AI untuk belajar secara mandiri.

Jaringan neural konvolusional membantu model ML melihat dengan memfraksinasi gambar menjadi piksel. Setiap piksel diberi label atau tag. Label ini kemudian secara kolektif digunakan untuk melakukan konvolusi, sebuah proses matematis yang menggabungkan dua fungsi untuk menghasilkan fungsi ketiga. Melalui proses ini, jaringan saraf convolutional dapat memproses input visual.

Untuk melihat gambar seperti yang dilakukan manusia, jaringan saraf mengeksekusi konvolusi dan memeriksa keakuratan keluaran dalam banyak iterasi. Sama seperti manusia yang membedakan objek yang jauh, jaringan saraf convolutional dimulai dengan mengidentifikasi bentuk yang belum sempurna dan tepi yang keras. Setelah ini selesai, model menambal celah dalam datanya dan mengeksekusi iterasi outputnya. Ini berlangsung sampai output secara akurat 'memprediksi' apa yang akan terjadi.

Sementara jaringan saraf convolutional memahami gambar tunggal, jaringan saraf berulang memproses input video untuk memungkinkan komputer 'mempelajari' bagaimana serangkaian gambar berhubungan satu sama lain.

Aplikasi Computer Vision di Berbagai Industri

Penerapan teknologi Computer Vision sangat serbaguna dan dapat diadaptasi ke banyak industri dengan cara yang sangat berbeda. Beberapa kasus penggunaan terjadi di balik layar, sementara yang lain lebih terlihat. Kemungkinan besar, Anda telah menggunakan produk atau layanan yang disempurnakan oleh inovasi tersebut.

Otomotif

Beberapa aplikasi Computer Vision paling terkenal telah dilakukan oleh Tesla dengan fungsi Autopilotnya. Pembuat mobil meluncurkan sistem bantuan pengemudi pada tahun 2014 dengan hanya beberapa fitur, seperti pemusatan jalur dan parkir mandiri, tetapi akan mencapai mobil self-driving sepenuhnya sekitar tahun 2018.

Fitur seperti Autopilot Tesla dimungkinkan berkat startup seperti Mighty AI. Ini menawarkan platform untuk menghasilkan anotasi yang akurat dan beragam pada kumpulan data untuk melatih, memvalidasi, dan menguji algoritme yang terkait dengan kendaraan otonom.

Sumber: Unsplash

Manufaktur

Computer Vision yang digabungkan dengan sensor dapat menghasilkan keajaiban untuk peralatan penting. Saat ini, teknologi tersebut digunakan untuk memeriksa tanaman atau peralatan penting di sana. Kesalahan dan masalah infrastruktur dapat dicegah dengan bantuan Computer Vision yang cukup bijak untuk memperkirakan kesehatan dan efisiensinya. Banyak perusahaan menyinkronkan pemeliharaan prediktif dengan infrastruktur mereka untuk menjaga alat mereka dalam kondisi yang baik. Misalnya,Perangkat lunak ZDT dibuat oleh FANUC adalah perangkat lunak perawatan preventif yang dirancang untuk mengumpulkan gambar dari kamera yang terpasang pada robot. Kemudian data ini diproses untuk memberikan diagnosis masalah dan mendeteksi potensi masalah.

Sumber: Unsplash

Pengecer

Inovasi ini telah membuat percikan di industri ritel juga.

Walmart menggunakan Computer Vision untuk melacak pencurian kasir dan mencegah penyusutan di 1.000 toko di seluruh negeri. Mereka telah meluncurkan program Deteksi Pemindaian Terlewatkan yang menggunakan kamera untuk mendeteksi kesalahan dan kegagalan pemindaian dalam waktu singkat. Setelah kesalahan terdeteksi, teknologi akan memberi tahu manajer pembayaran agar mereka dapat mengatasinya. Inisiatif ini membantu mengurangi 'penyusutan' yang menggabungkan pencurian, kesalahan pemindaian, dan penipuan. Untuk saat ini, program tersebut terbukti efektif dalam mendigitalkan pengawasan checkout dan mencegah kerugian.

Sumber: Unsplash

Startup bernama Mashgin sedang mengerjakan solusi yang mirip dengan Amazon Go. Perusahaan sedang mengerjakan kios pembayaran mandiri yang menggunakan Computer Vision, rekonstruksi 3D, dan pembelajaran mendalam untuk memindai beberapa item sekaligus tanpa memerlukan kode batang. Produk mengklaim dapat mengurangi waktu check out hingga 10x. Pelanggan utama mereka adalah kafetaria dan ruang makan yang dioperasikan oleh Compass Group.

Layanan Keuangan

Meskipun teknologinya belum terbukti mengganggu dunia asuransi dan perbankan, beberapa pemain besar telah menerapkannya dalam orientasi pelanggan baru.

Bank Amerika tidak asing dengan AI. Mereka penggemar berat analitik data dan menggunakannya untuk manajemen penipuan yang efektif. Perlahan tapi pasti mereka mengadopsi Computer Vision. Mereka menerapkannya untuk menyelesaikan sengketa penagihan. Menganalisis data perselisihan, teknologi ini dengan cepat memberikan putusan dan menghemat waktu karyawan.Caixabank juga menyambut Computer Vision. Pada 2019, mereka mengizinkan kliennya untuk menarik uang melalui ATM menggunakan pengenalan wajah. ATM dapat mengenali 16.000 titik wajah pada sebuah gambar untuk memverifikasi identitas seseorang.

Kesehatan

Dalam perawatan kesehatan, Computer Vision berpotensi memberikan nilai nyata. Meskipun komputer tidak akan sepenuhnya menggantikan tenaga kesehatan, ada kemungkinan bagus untuk melengkapi diagnostik rutin yang memerlukan banyak waktu dan keahlian dokter manusia tetapi tidak berkontribusi secara signifikan pada diagnosis akhir. Dengan cara ini komputer berfungsi sebagai alat bantu bagi petugas kesehatan.

Misalnya, Gauss Surgical memproduksi monitor darah waktu nyata yang memecahkan masalah pengukuran kehilangan darah yang tidak akurat selama cedera dan operasi. Monitor dilengkapi dengan aplikasi sederhana yang menggunakan algoritme yang menganalisis gambar spons bedah untuk memprediksi secara akurat berapa banyak darah yang hilang selama operasi. Teknologi ini dapat menghemat sekitar $10 miliar untuk transfusi darah yang tidak perlu setiap tahun.

Salah satu tantangan utama yang dialami sistem perawatan kesehatan adalah jumlah data yang dihasilkan oleh pasien. Diperkirakan bahwa data terkait kesehatan meningkat tiga kali lipat setiap tahun. Hari ini, kita sebagai pasien mengandalkan bank pengetahuan tenaga medis untuk menganalisis semua data itu dan menghasilkan diagnosis yang benar. Ini terkadang sulit.

Proyek Microsoft InnerEye sedang bekerja untuk memecahkan sebagian dari masalah itu dengan mengembangkan alat yang menggunakan AI untuk menganalisis gambar radiologis tiga dimensi. Teknologi ini berpotensi membuat prosesnya 40 kali lebih cepat dan menyarankan perawatan yang paling efektif.

Sumber: Microsoft

Pertanian

Pertanian selalu sangat mendalami tradisi. Computer Vision ada di sini untuk mengubahnya. Apa sebenarnya yang bisa dibawa oleh teknologi ini? Ini dapat menawarkan uluran tangan dalam memetakan, menganalisis tanah, menghitung ternak, mengevaluasi hasil panen dan kematangannya, dan banyak lagi. Visi RSIP mengembangkan banyak solusi pertanian. Dengan menggunakan pembelajaran mendalam, sensorik, dan citra satelit, mereka dapat memperkirakan hasil musiman sebelum panen. Mereka memungkinkan petani untuk membuatestimasi hasil menggunakan smartphone atau tablet mereka.Satu Landasan Tanah memperlancar pertanian. Mereka mengembangkan solusi yang membantu mengumpulkan data lapangan dan memantau tanaman. Lebih penting lagi, teknologi ini dapat membantu melakukan tugas rutin dan memakan waktu seperti menanam, memanen, dan mengevaluasi kesehatan dan perkembangan tanaman. Semua digabung menjadi satu, itu membantu petani merampingkan pekerjaan mereka.

Sumber: Unsplash

Pengawasan

Inovasi tersebut memungkinkan keamanan tempat umum seperti tempat parkir, kereta bawah tanah, stasiun kereta api dan bus, jalan dan jalan raya, dll. Penerapan Computer Vision untuk tujuan keamanan beragam. Ini pengenalan wajah, deteksi kerumunan, deteksi perilaku abnormal manusia, deteksi parkir ilegal, deteksi kendaraan yang melaju kencang dan banyak lagi. Teknologi ini membantu memperkuat keamanan dan mencegah berbagai jenis kecelakaan.