കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ എന്താണെന്ന് എല്ലാവർക്കും അറിയാം, പക്ഷേ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷന്റെ ആശയവും വികസനവും 60 വർഷത്തിലേറെയായി നടക്കുന്നുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാമോ!! തുടക്കത്തിൽ ഒരു ഡിജിറ്റൽ ഇമേജ് സ്കാനർ ഉപയോഗിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ചിത്രങ്ങളുടെ ഗ്രിഡുകളായി ഇമേജുകൾ പരിവർത്തനം ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് ആരംഭിച്ചത്. അതിനുശേഷം ലോറൻസ് റോബർട്ട്സ് തന്റെ പ്രബന്ധമായ “ഇന്റർനെറ്റിന്റെ വികസനത്തിനായി” കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഏറ്റെടുക്കുകയും 2-ഡി വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് 3-ഡി ജ്യാമിതീയ വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുക എന്ന ആശയം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. അപ്പോഴാണ് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ എന്ന ആശയം ശരിക്കും ഏറ്റെടുക്കുകയും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ ഇമേജുകൾ മനസ്സിലാക്കുക എന്ന പ്രധാന ആശയവുമായി ഈ മേഖല പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ധാരാളം ഗവേഷകരെ പ്രേരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തത്. എന്നാൽ സമയം പുരോഗമിക്കുന്തോറും അത്തരം ഭാരിച്ച ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിനുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങളുടെ അഭാവം കാരണം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മേഖലയിലെ മറ്റെല്ലാ കാര്യങ്ങളെയും പോലെ ഈ മേഖലയിലെ താൽപ്പര്യവും പതുക്കെ അപ്രത്യക്ഷമായി. 1990 കളിൽ യാൻ ലെകൺ കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക്സ് എന്ന ആശയം അവതരിപ്പിച്ചു, ഇത് വരും വർഷങ്ങളിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയുടെ നട്ടെല്ലായി മാറി.

എന്താണ് Computer Vision:

മനുഷ്യരെപ്പോലെ ലോകത്തിൽ നിന്നുള്ള വിഷ്വൽ വിവരങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഒരു മൾട്ടിഡിസിപ്ലിനറി പഠന മേഖലയാണ് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ. അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും ഇമേജുകളെയും വീഡിയോകളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും യന്ത്രങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും സാങ്കേതികതകളുടെയും വികസനം ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ അവലോകനം: ഡിജിറ്റൽ ഇമേജുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകൾ വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അവർ നിരവധി ഘട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നു:

ഇമേജ് അക്വിസിഷൻ: ആദ്യം, ഒരു ക്യാമറ അല്ലെങ്കിൽ സെൻസർ യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് നിന്ന് ഒരു ഇമേജ് അല്ലെങ്കിൽ ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പര പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.

പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ്: ഈ അസംസ്കൃത ഇമേജുകൾ അവയുടെ ഗുണനിലവാരം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ശബ്ദം അല്ലെങ്കിൽ അനാവശ്യ നിറങ്ങൾ പോലുള്ള അനാവശ്യ വിവരങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു.

ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ: കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ അരികുകൾ, ആകൃതികൾ, നിറങ്ങൾ, ടെക്സ്ചറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ചിത്രങ്ങളിലെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നു.

ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ: സിസ്റ്റം അതിന്റെ ഡാറ്റാബേസിലെ അറിയപ്പെടുന്ന പാറ്റേണുകളുമായോ വസ്തുക്കളുമായോ ഈ സവിശേഷതകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. പൂച്ച, കാർ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മരം പോലുള്ള ചിത്രത്തിൽ എന്താണുള്ളതെന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

വ്യാഖ്യാനവും തീരുമാനമെടുക്കലും: സിസ്റ്റം വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിഞ്ഞുകഴിഞ്ഞാൽ, അതിന് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനോ വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാനോ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇത് ഒരു ട്രാഫിക് ഇമേജിലെ സ്റ്റോപ്പ് ചിഹ്നം തിരിച്ചറിയുകയും സ്വയം ഓടിക്കുന്ന കാർ നിർത്താൻ സിഗ്നൽ നൽകുകയും ചെയ്തേക്കാം.

കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനങ്ങളിലെ ഡൊമെയ് നുകൾ:

കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനങ്ങൾക്കുള്ളിൽ നിരവധി ഡൊമെയ്നുകൾ ഉണ്ട്, പക്ഷേ നിലവിലെ ഉപയോഗ കേസുകളിൽ 90% ഉൾക്കൊള്ളുന്ന പ്രധാനവ നിർവചിക്കാൻ ഞാൻ ശ്രമിക്കും:

ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ: ഇമേജുകളെ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച ക്ലാസുകളോ ലേബലുകളോ ആയി തരംതിരിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഈ ഡൊമെയ്ൻ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ചിത്രത്തിൽ പൂച്ചയോ നായയോ ഉണ്ടോ എന്ന് തിരിച്ചറിയുക.

ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ: ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ വർഗ്ഗീകരണത്തിനപ്പുറത്തേക്ക് പോകുകയും ഒരു ചിത്രത്തിനുള്ളിലെ നിർദ്ദിഷ്ട വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയുകയും അവയുടെ സ്ഥാനം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. കാൽനടയാത്രക്കാർ, കാറുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് വസ്തുക്കൾ എന്നിവ കണ്ടെത്താൻ നിരീക്ഷണം, സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ: നിറം, ഘടന അല്ലെങ്കിൽ ആകൃതി എന്നിവയിലെ സമാനതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ ഒരു ഇമേജിനെ അർത്ഥവത്തായ വിഭാഗങ്ങളോ പ്രദേശങ്ങളോ ആയി വിഭജിക്കുന്നു. മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവിടെ ശരീരത്തിലെ വ്യത്യസ്ത ഘടനകൾ തിരിച്ചറിയാനും വേർതിരിക്കാനും ഇത് സഹായിക്കും.

മുഖം തിരിച്ചറിയൽ: വ്യക്തികളെ അവരുടെ മുഖ സവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരിച്ചറിയുന്നതിലും പരിശോധിക്കുന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക ഡൊമെയ്നാണ് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ. സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളിലും സ്മാർട്ട്ഫോണുകൾ പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ അൺലോക്കുചെയ്യുന്നതിലും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ആംഗ്യ തിരിച്ചറിയൽ: ക്യാമറകളിലൂടെ പകർത്തിയ മനുഷ്യ ആംഗ്യങ്ങളോ ചലനങ്ങളോ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിൽ ആംഗ്യ തിരിച്ചറിയൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഗെയിമിംഗ്, ആംഗ്യഭാഷ തിരിച്ചറിയൽ, മനുഷ്യ-കമ്പ്യൂട്ടർ ഇടപെടൽ എന്നിവയിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ്: ഒബ്ജക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗ് ചിത്രങ്ങളുടെയോ വീഡിയോ ഫ്രെയിമുകളുടെയോ ഒരു ക്രമത്തിനുള്ളിൽ വസ്തുക്കളുടെയോ ആളുകളുടെയോ ചലനത്തെ പിന്തുടരുന്നു. വീഡിയോ നിരീക്ഷണം, സ്പോർട്സ് വിശകലനം, റോബോട്ടിക്സ് എന്നിവയിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷന്റെ നിലവിൽ അൽഗോരിതം:

കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന മികച്ച 5 ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഇതാ, ഓരോന്നിന്റെയും ഹ്രസ്വ വിശദീകരണം:

1. കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) : കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികൾക്കായി ഏറ്റവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആർക്കിടെക്ചറാണ് സിഎൻഎൻ. ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ, ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ എന്നിവയ്ക്ക് അവ പ്രത്യേകിച്ചും അനുയോജ്യമാണ്. കൺവലൂഷണൽ, പൂളിംഗ് പാളികൾ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുത്താണ് സിഎൻഎൻ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ഈ സവിശേഷതകൾ പൂർണ്ണമായും കണക്റ്റുചെയ് ത പാളികളിലേക്ക് നൽകുന്നു. സിഎൻഎന്നുകൾക്ക് ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷതകൾ പഠിക്കാൻ കഴിയും, കാരണം അവ പാളികളുടെ ശ്രേണിപരമായ ഘടന ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ പാളിയും വ്യത്യസ്ത സവിശേഷതകൾ പഠിക്കുന്നു, ഓരോ പാളിയിൽ നിന്നുമുള്ള സവിശേഷതകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് അടുത്ത പാളിയിൽ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സവിശേഷതകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. പ്രവചനം നടത്തുന്ന അവസാന പാളി വരെ ഈ പ്രക്രിയ തുടരുന്നു. ഇമേജ്നെറ്റ് ലാർജ് സ്കെയിൽ വിഷ്വൽ റെക്കഗ്നിഷൻ ചലഞ്ച് (ഐഎൽഎസ്വിആർസി) ഉൾപ്പെടെ വിവിധ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ സിഎൻഎൻമാർ അത്യാധുനിക ഫലങ്ങൾ കൈവരിച്ചു. സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, സോഷ്യൽ മീഡിയ എന്നിവ പോലുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണിയിൽ സിഎൻഎൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

2. റെസിഡ്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (റെസ്നെറ്റുകൾ) : അപ്രത്യക്ഷമാകുന്ന ഗ്രേഡിയന്റുകളുടെ പ്രശ്നത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന ഒരു തരം സിഎൻഎൻ ആണ് റെസ്നെറ്റുകൾ, ഇത് ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ് വർക്കുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കും. മുമ്പത്തെ പാളികളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ പിന്നീടുള്ള പാളികളിലേക്ക് നേരിട്ട് ഒഴുകാൻ അനുവദിക്കുന്നതിന് റെസ്നെറ്റുകൾ കുറുക്കുവഴി കണക്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ കൃത്യതയും പരിശീലനക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഐഎൽഎസ്വിആർസി ഉൾപ്പെടെ വിവിധ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ റെസ്നെറ്റുകൾ അത്യാധുനിക ഫലങ്ങൾ കൈവരിച്ചു. സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, സോഷ്യൽ മീഡിയ തുടങ്ങിയ വിശാലമായ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ റെസ്നെറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

3. വിഷൻ ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ (വിഐടി) : കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ജോലികൾക്കായി പ്രത്യേകമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു തരം ട്രാൻസ്ഫോർമർ അധിഷ്ഠിത മോഡലാണ് വിഐടികൾ. വിഐടികൾ ഇമേജുകളെ പാച്ചുകളുടെ ഒരു സീക്വൻസായി പരിഗണിക്കുകയും തുടർന്ന് പാച്ചുകൾ തമ്മിലുള്ള ദീർഘദൂര ആശ്രിതത്വം പഠിക്കാൻ ട്രാൻസ്ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചർ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഐഎൽഎസ്വിആർസി ഉൾപ്പെടെ വിവിധ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ വിഐടികൾ അത്യാധുനിക ഫലങ്ങൾ കൈവരിച്ചു. സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, റോബോട്ടിക്സ് തുടങ്ങിയ വിവിധ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ വിഐടികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷന്റെ ബിസിനസ്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ

കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷന്റെ നിലവിലെ വിപണി 50 ബില്യൺ ഡോളറിലധികം മൂല്യമുള്ളതാണെന്ന് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് അതിശയകരമായ വേഗതയിൽ വളരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. കാൻസർ കോശങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്നത് മുതൽ സ്വയംഭരണ സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ വരെ മിക്കവാറും എല്ലാ വ്യവസായങ്ങളെയും സ്വാധീനിക്കാനുള്ള കഴിവ് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനുണ്ട്. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഇതിനകം വ്യവസായങ്ങളിൽ ചെലുത്തുന്ന ചില സ്വാധീനങ്ങളിലൂടെ ഞാൻ നിങ്ങളെ കൊണ്ടുപോകാം:

ആരോഗ്യവും സുരക്ഷയും: സംഭവ്യമായ അപകടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലും അപാകതകൾ സംഭവിക്കുമ്പോൾ അലാറങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലും കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ച നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. തൊഴിലാളികൾ ഹാർഡ് തൊപ്പികളോ സുരക്ഷാ കവചങ്ങളോ ധരിക്കാത്തത് പോലുള്ള നിർമ്മാണ സൈറ്റുകളിലെ സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത സമ്പ്രദായങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായുള്ള രീതികൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഇത് പ്രധാന പങ്കുവഹിച്ചു. കൂടാതെ, ഫോർക്ക്ലിഫ്റ്റ് ട്രക്കുകൾ പോലുള്ള വലിയ യന്ത്രങ്ങൾ മനുഷ്യർക്ക് സമീപം പ്രവർത്തിക്കുന്ന പരിതസ്ഥിതികൾ ഇത് നിരീക്ഷിക്കുന്നു, ആരെങ്കിലും അവരുടെ പാതയിൽ പ്രവേശിച്ചാൽ യാന്ത്രികമായി പ്രവർത്തനം നിർത്താനുള്ള കഴിവ്. യുഎസ് ബ്യൂറോ ഓഫ് ലേബർ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തതുപോലെ, ജോലിസ്ഥലത്തെ അപകടങ്ങൾ പ്രതിവർഷം 2.7 ദശലക്ഷം പരിക്കുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നുവെന്ന് കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, മേൽനോട്ടങ്ങളുടെയോ ശ്രദ്ധക്കുറവുകളുടെയോ മാനുഷികവും സാമ്പത്തികവുമായ നഷ്ടം ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് ബിസിനസുകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചപ്പാടിൽ കൂടുതൽ നിക്ഷേപം നടത്തുന്നു. മാത്രമല്ല, രോഗങ്ങളുടെ വ്യാപനത്തെ ചെറുക്കുന്നതിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് വൈറൽ അണുബാധയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ. ഇന്ന്, സാമൂഹിക അകലം പാലിക്കൽ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും മാസ്ക് ധരിക്കുന്നതിനുള്ള ഉത്തരവുകളും പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ വ്യാപകമായി വിന്യസിച്ചിട്ടുണ്ട്. കൂടാതെ, നിലവിലെ പകർച്ചവ്യാധി സമയത്ത്, നെഞ്ച് എക്സ്-റേകളുടെ വിശകലനത്തിലൂടെയും ഇമേജുകൾക്കുള്ളിൽ അണുബാധയുടെയും ശ്വാസകോശ തകരാറിന്റെയും ലക്ഷണങ്ങൾ തിരയുന്നതിലൂടെയും അണുബാധ നിർണ്ണയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്.

റീട്ടെയിൽ, ഉപഭോക്തൃ വസ്തുക്കൾ: 2022 ൽ ഷോപ്പിംഗ്, റീട്ടെയിൽ മേഖലകളിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സ്വാധീനം കൂടുതൽ വ്യക്തമായി. ആമസോൺ അതിന്റെ നൂതന കാഷ്യർ-ലെസ് ഗോ ഗ്രോസറി സ്റ്റോറുകളുമായി മുന്നേറി, അവിടെ ഷെൽഫുകളിൽ നിന്ന് ഉപയോക്താക്കൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഇനങ്ങൾ ക്യാമറകൾ തടസ്സമില്ലാതെ തിരിച്ചറിയുന്നു. വർഷത്തിലുടനീളം, കൂടുതൽ ശാഖകൾ ഉയർന്നുവന്നതോടെ ഈ ആശയത്തിന്റെ വിപുലീകരണത്തിന് ഞങ്ങൾ സാക്ഷ്യം വഹിച്ചു. യുകെയുടെ ഉദ്ഘാടന ചെക്കൗട്ട് രഹിത സൂപ്പർമാർക്കറ്റ് ടെസ്കോ അവതരിപ്പിച്ചു, ഈ പ്രവണതയിൽ ചേർന്നു. ചെക്കൗട്ട് പ്രക്രിയ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനുമപ്പുറം, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ചില്ലറ വിൽപ്പനയിൽ ബഹുമുഖ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. സ്റ്റോർ ഷെൽഫുകളിലും വെയർഹൗസുകളിലും സ്റ്റോക്ക് ലെവലുകൾ നിരീക്ഷിക്കാൻ ക്യാമറകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ കാര്യക്ഷമമായ ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റിന് ഇത് സഹായിക്കുന്നു, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ഓട്ടോമാറ്റിക് റീസ്റ്റോക്കിംഗിന് കാരണമാകുന്നു. കൂടാതെ, ഉപഭോക്തൃ ചലന പാറ്റേണുകൾ ട്രാക്കുചെയ്യുന്നതിലൂടെ സ്റ്റോർ ലേഔട്ടുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും മികച്ച ഉൽപ്പന്ന പ്ലേസ്മെന്റ് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സംഭാവന നൽകുന്നു. ചില്ലറ വിൽപ്പനയിലെ സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളും ഷോപ്പ് ലിഫ്റ്റിംഗ് തടയാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. കൂടുതൽ പ്രചാരമുള്ള മറ്റൊരു ആപ്ലിക്കേഷൻ ഉപഭോക്താക്കളെ അവരുടെ മൊബൈൽ ഫോണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബാർകോഡുകൾ സ്കാൻ ചെയ്ത് ഉൽപ്പന്ന വിവരങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഫാഷൻ റീട്ടെയിൽ മേഖലയിൽ, ആവേശകരമായ ഒരു കണ്ടുപിടുത്തമാണ് “വെർച്വൽ ഫിറ്റിംഗ് റൂം”. ഇവിടെ, ഷോപ്പർമാർക്ക് ശാരീരിക സമ്പർക്കമില്ലാതെ വസ്ത്രങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. ക്യാമറകൾ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്ന കണ്ണാടികൾ ഉപഭോക്താവിന്റെ പ്രതിഫലനത്തിൽ വസ്ത്ര ഇമേജുകളെ മറികടക്കുന്നു, കൂടാതെ പരീക്ഷിക്കുന്ന ഇനങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ആക്സസറികൾ നിർദ്ദേശിക്കാനും കഴിയും, ഇത് ഷോപ്പിംഗിനെ കൂടുതൽ സംവേദനാത്മകവും ആസ്വാദ്യകരവുമായ അനുഭവമാക്കി മാറ്റുന്നു.

നിർമ്മാണവും ഗതാഗതവും: ആധുനിക വാഹനങ്ങളുടെ പരസ്പരബന്ധിത സംവിധാനങ്ങളിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഒരു അടിസ്ഥാന ഘടകമായി വർത്തിക്കുന്നു. വരാനിരിക്കുന്ന സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങളുമായി ഞങ്ങൾ പലപ്പോഴും ഇതിനെ ബന്ധപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, അതിന്റെ ഉപയോഗം ഇതിനകം റോഡുകളിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുകയും നമ്മുടെ ഗാരേജുകൾ കൈവശപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന നിലവിലുള്ള “കണക്റ്റുചെയ് ത” കാറുകളിലേക്ക് വ്യാപിക്കുന്നു. മയക്ക ഡ്രൈവിംഗ് അപകടങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാവുന്ന ഡ്രൈവർ ക്ഷീണത്തിന്റെ ലക്ഷണങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ലക്ഷ്യമിട്ട് മുഖഭാവങ്ങൾ ട്രാക്കുചെയ്യാൻ ക്യാമറകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സമർത്ഥമായ സംവിധാനങ്ങൾ ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. ഇത്തരം ക്ഷീണം മാരകവും കഠിനവുമായ റോഡപകടങ്ങളിൽ 25% വരെ സംഭാവന ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഇതുപോലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് ജീവൻ രക്ഷിക്കാനുള്ള കഴിവുണ്ടെന്ന് വ്യക്തമാണ്. ചരക്ക് ട്രക്കുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള വാണിജ്യ വാഹനങ്ങളിൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഇതിനകം തന്നെ പ്രയോഗം കണ്ടെത്തിയിട്ടുണ്ട്, 2022 ൽ ഇത് വ്യക്തിഗത വാഹനങ്ങളിലും സംയോജിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങും. കൂടാതെ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഓട്ടോമൊബൈലുകളിലെ മറ്റ് നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് വാഗ്ദാനം നൽകുന്നു, ആശയത്തിൽ നിന്ന് യാഥാർത്ഥ്യത്തിലേക്ക് മാറുന്നു. സീറ്റ് ബെൽറ്റ് ഉപയോഗം നിരീക്ഷിക്കുക, ടാക്സികളിലും റൈഡ് ഷെയറിംഗ് വാഹനങ്ങളിലും നിന്ന് പുറത്തുകടക്കുമ്പോൾ യാത്രക്കാർ അവരുടെ താക്കോലുകളും ഫോണുകളും ഉപേക്ഷിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകളുടെ മേഖലയിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, സ്വയംഭരണ നാവിഗേഷന്റെ പ്രാഥമിക ഓൺബോർഡ് ഘടകമായി ഉയർന്നുവരുന്നു. കാറിന്റെ ചുറ്റുപാടുകളുടെ ഒരു മോഡൽ നിർമ്മിക്കാൻ ലേസർ, റേഡിയോ തരംഗങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ലിഡാർ, റഡാർ എന്നിവയുടെ ഉപയോഗത്തിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിച്ച് പ്രാഥമികമായി കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയെ ആശ്രയിക്കാനുള്ള ഉദ്ദേശ്യം ടെസ്ല അടുത്തിടെ പ്രഖ്യാപിച്ചിരുന്നു.

കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിന്റെ ഭാവി

മുന്നോട്ട് നോക്കുമ്പോൾ, കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയുടെ ഭാവി പരിവർത്തനാത്മകമായിരിക്കും. സാങ്കേതികവിദ്യ പുരോഗമിക്കുമ്പോൾ, നമുക്ക് കൂടുതൽ നൂതന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പ്രതീക്ഷിക്കാം. നൂതന മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സഹായിക്കുന്ന, ദുരന്തബാധിത പ്രദേശങ്ങളിൽ അതിജീവിച്ചവരെ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ തിരയൽ, രക്ഷാ ദൗത്യങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന, അല്ലെങ്കിൽ ഓഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി അനുഭവങ്ങളിലൂടെ നമ്മുടെ പരിസ്ഥിതിയുമായി ഇടപഴകുന്ന രീതിയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു ലോകത്തെ സങ്കൽപ്പിക്കുക. സുരക്ഷിതവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഗതാഗത സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ആരോഗ്യസംരക്ഷണ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള കഴിവുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ വരും വർഷങ്ങളിൽ സമൂഹത്തിൽ അഗാധവും ക്രിയാത്മകവുമായ സ്വാധീനം ചെലുത്താൻ തയ്യാറാണ്. നാം അതിന്റെ സാധ്യതകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുകയും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള വികസനം ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, യന്ത്രങ്ങൾക്ക് നമ്മെപ്പോലെ ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയുന്ന ശോഭനമായ ഭാവിയിലേക്കുള്ള സാധ്യതകൾ ശരിക്കും ആവേശകരമാണ്.