Was versteht man unter Computer Vision?

In einer sich ständig wandelnden und datengetriebenen IT-Welt sind künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zu unverzichtbaren Technologien geworden. Sie unterstützen Unternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Im Jahr 2023 überrannte KI die gesamte Welt und prägt seitdem global von ethischen Fragen bis hin zu den Aktienkursen von KI-affinen Technologieunternehmen. Was genau versteht man aber unter Computer Vision? Das erfahren Sie in diesem Blog anhand der zwei Beispiele.

Es gibt 5 Arten von KI

Die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) besteht aus fünf zentralen Arten von Künstlicher Intelligenz. Diese Kategorien umfassen Machine Learning, Ausreißererkennung, Computer Vision, NLP (Natural Language Processing) und Knowledge Mining. Jeder dieser Bereiche birgt einzigartige Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten, die spezifische geschäftliche Herausforderungen adressieren und wertvolle Ergebnisse generieren können.

Wir werden detailliert erklären, was Computer Vision ist. Das digitale Auge mit künstlicher Intelligenz ist nämlich in der Lage, viele physische und digitale Objekte zu erfassen.

Reminder

KI ist Software, die versucht wie ein Mensch zu handeln und menschliche Fähigkeiten nachahmt.

Kurz und knapp: Was ist Computer Vision?

Computer Vision arbeitet nicht mit numerischen Daten, sondern mit Bildern und Videos. Hierbei handelt sich sozusagen um ein KI-Auge, welches visuellen Input interpretieren kann.

Was kann das digitale Auge alles sehen?​

Das digitale Auge mit künstlicher Intelligenz kann verschiedene physische und digitale Objekte wahrnehmen und verarbeiten:​

Der große Mehrwert von Computer Vision – Ein Beispiel

Menschen mit Sehbehinderung sind in ihrem Alltag eingeschränkt, was ein soziales und wirtschaftliches Problem darstellt. Mit Hilfe der Computer Vision-Technologie können sie jedoch unterstützt werden. Eine mobile App mit Computer Vision-Funktionen erfasst die Umgebung mithilfe der Kamera und analysiert sie in Echtzeit. Die App erkennt Fußgängerüberwege, Ampeln, Gebäude, Verkehrsschilder und andere wichtige Elemente. Anhand dieser visuellen Informationen gibt die App der Person über Sprachausgabe genaue Anweisungen, z.B. den Straßennamen, den Ampelzustand und nahegelegene Geschäfte. Dadurch wird die Navigation sicherer und unabhängiger, da die Informationen direkt an die Person weitergegeben werden.

Bonus: Computer Vision in Azure

Erfahren Sie, wie Sie Computer Vision in Azure nutzen können in unserem kostenlosen Whitepaper. Dort finden Sie auch die vier weiteren Arten von KI, sowie weitere Insights zum angesprochenen Beispielanwendungsfall von Computer Vision.

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