A teljes szöveget a ChaptGPT 2022.01.09. verziója írta a kérésünkre, amelyet változtatás nélkül közlünk. A borítóképet a Midjourney AI készítette. A saját fejlesztésű, ipar által validált Aeye képfelismerő termékünk eszerint a jövőben várhatóan mégnagyobb térhódítást fog tenni.
A gépi látás egy összetett tudományterület, amely a számítógépek és az érzékelők segítségével nyert képek elemzését jelenti. A gépi látás múltjában kiemelkedő szerepet játszott az 1960-as években, amikor az első számítógépes rendszerek fejlesztésére irányultak a képfelismerés területén. Azóta a gépi látás jelentősen fejlődött, és ma már számos alkalmazásban használják, például az autonóm járművekben, a biztonsági rendszerekben és az orvosi diagnosztikában.
A jelenben a gépi látás alapja a deep learning algoritmusok használata, ami lehetővé teszi a számítógépek számára a képek és videók elemzését. A legújabb fejlesztések közé tartozik a szintetikus nyelvfeldolgozás, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy értelmezzék a képeken látható szöveget. A gépi látás jövőjéről is érdemes lesz beszélni, mert várhatóan az IoT és 5G technológiák fejlődésével további alkalmazások jelenhetnek meg, és javulhat az egyes rendszerek teljesítménye.
Az is jelentős fejlesztés lehet, ha sikerül olyan gépi látási algoritmusokat fejleszteni, amelyek képesek egyszerre több szenzorral dolgozni, így sokkal komplexebb képek alapján tudnak döntéseket hozni.
A szabály alapú gépi látás és a deep learning alapú megoldások mindkettő alkalmasak különböző alkalmazásokban, de eltérő módon használhatók.
A gépi látás rendszerek alkalmasak olyan feladatokra, ahol a számítógépnek képek vagy videók analízisére van szüksége, például a képfelismerés, az objektumkövetés, a mozgásérzékelés, stb. A gépi látás rendszerek általában szabály alapú rendszerek, amelyeket úgy terveznek, hogy konkrét feladatokat oldjanak meg, és általában nem tanulnak az adatokból.
A deep learning alapú megoldások, mint például a neurális hálózatok, alkalmasak olyan feladatokra, ahol a rendszernek tanulnia kell az adatokból, például a képfelismerés, a beszédfelismerés, az írás felismerése, stb. A deep learning alapú rendszerek általában tanulási alapú rendszerek, amelyek képesek tanulni az adatokból, és egyre jobban teljesíteni a feladatokat a több adat elérésével.
Ha a rendszernek tanulnia kell az adatokból, és javulnia kell a teljesítménye, akkor a deep learning alapú megoldásokat érdemes használni. A deep learning alapú rendszerek általában magasabb teljesítményt nyújtanak a komplex feladatok esetén.
