Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen zu interpretieren. Die Technologie hilft Computern dabei, Bilder und Videos zu verarbeiten und zu „verstehen“. Dadurch lassen sich Prozesse automatisieren und präziser gestalten.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision bezeichnet ein Forschungs- und Anwendungsfeld der künstlichen Intelligenz, das sich mit der automatischen Auswertung visueller Daten befasst. Ziel ist es, dass Computer Bilder und Videos nicht nur erfassen, sondern deren Inhalt analysieren und interpretieren können. Dazu zählen das Erkennen von Objekten, Personen oder Mustern ebenso wie das Verstehen von Szenen. Computer Vision kombiniert Methoden aus dem maschinellen Lernen, der Bildverarbeitung und der Statistik. Besonders leistungsfähig sind Verfahren des Deep Learnings, die mit neuronalen Netzen arbeiten. Diese Modelle werden mit großen Mengen an Bilddaten trainiert, um visuelle Merkmale zuverlässig zu identifizieren. Computer Vision bildet damit die technische Grundlage für viele praxisrelevante Anwendungen. Ohne diese Technologie wären autonome Systeme oder intelligente Bildanalysen kaum realisierbar.

Wie funktioniert Computer Vision?

Computer Vision basiert darauf, visuelle Daten in eine für Maschinen verständliche Form zu überführen. Zunächst werden hierzu die Bilder oder Videodaten digital erfasst und in einzelne Pixel zerlegt. Diese Pixel enthalten Informationen über Farben, Helligkeit und Kontraste. Anschließend extrahieren KI-Algorithmen relevante Merkmale, also zum Beispiel Kanten, Formen oder Texturen.

Die meisten Systeme nutzen dafür neuronale Netze, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) kommen zum Einsatz. Diese Netze lernen während des Trainings, welche Bildmerkmale für bestimmte Aufgaben relevant sind. Dafür werden große, meist annotierte Datensätze verwendet. Das Modell passt seine internen Gewichtungen so lange an, bis es Objekte oder Muster zuverlässig erkennt. Nach dem Training kann das System dann neue, unbekannte Bilder analysieren. Je nach Anwendung liefert es Ergebnisse wie Klassifikationen, Positionsangaben oder Wahrscheinlichkeiten.

Die Qualität der Ergebnisse hängt stark von der Datenmenge, der Datenqualität und dem gewählten Modell ab. Darüber hinaus spielt die zugrunde liegende Infrastruktur eine wichtige Rolle. Viele Computer-Vision-Anwendungen werden entweder in der Cloud oder direkt auf sogenannten Edge-Geräten ausgeführt. Cloud-basierte Systeme bieten hohe Rechenleistung und eignen sich besonders für das Training komplexer Modelle oder die Analyse großer Datenmengen. Edge-AI hingegen verarbeitet Bilddaten direkt am Entstehungsort, zum Beispiel auf Kameras, Smartphones oder Industrieanlagen. Das reduziert Latenzen, spart Bandbreite und erhöht den Datenschutz.

Für welche Aufgaben eignet sich Computer Vision?

Computer Vision eignet sich für Aufgaben, bei denen visuelle Informationen automatisch ausgewertet oder interpretiert werden sollen. Die Technologie kann große Mengen an Bild- oder Videodaten in kurzer Zeit analysieren. Sie arbeitet konsistent und ermüdungsfrei, was sie besonders für repetitive Aufgaben zu einer echten Alternative macht. Außerdem ermöglicht sie Entscheidungen in Echtzeit, wie sie bei sicherheitskritischen Anwendungen relevant sind. Computer Vision kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte visuelle Daten verarbeiten.

Typische Aufgaben von Computer Vision sind unter anderem:

• Objekterkennung: Systeme erkennen und klassifizieren Objekte in Bildern oder Videos, etwa Fahrzeuge, Personen oder Produkte. Zusätzlich kann die Position der Objekte bestimmt werden, beispielsweise durch Bounding Boxes.
• Gesichtserkennung: Computer Vision identifiziert oder verifiziert Personen anhand ihrer Gesichtszüge. Die Technik wird häufig für Zugangskontrollen oder Authentifizierungsverfahren eingesetzt.
• Bildklassifikation: Bilder werden automatisch Kategorien zugeordnet, etwa „defekt“ oder „intakt“. Diese Aufgabe ist besonders in der Qualitätskontrolle relevant.
• Bild- und Instanz-Segmentierung: Dabei werden Pixel maskiert, die zu einem Objekt bzw. einer Objektklasse gehören, z. B. für genaue Form- und Konturerkennung.
• Bewegungs- und Ereigniserkennung: Auch Veränderungen in Videostreams werden erkannt, zum Beispiel ungewöhnliche Bewegungen. Solche Systeme kommen oft in der Überwachung oder Sicherheitstechnik zum Einsatz.
• Tiefenschätzung und 3D-Erkennung: Computer Vision arbeitet zunehmend mit 3D-Daten oder Stereo-Kameras, um Objektpositionen räumlich exakt zu bestimmen.
• Texterkennung (OCR): Gedruckter oder handschriftlicher Text wird mit OCR aus Bildern extrahiert und in maschinenlesbaren Text umgewandelt. Das erleichtert die Digitalisierung von Dokumenten.

Wo kommt Computer Vision zum Einsatz?

Computer Vision wird in vielen Bereichen des Alltags und der Industrie eingesetzt:

• In der industriellen Fertigung spielt die Technologie eine wichtige Rolle, da sie Produktionsprozesse überwacht und fehlerhafte Bauteile automatisch erkennt.
• Auch im medizinischen Bereich ist Computer Vision fest etabliert: Sie unterstützt Ärztinnen und Ärzte bei der Auswertung von Röntgen-, CT- oder MRT-Bildern und erleichtert so präzise Diagnosen.
• Ein weiteres zentrales Anwendungsfeld sind autonome Fahrzeuge. Diese nutzen Computer Vision, um Fahrspuren, Verkehrsschilder und andere Verkehrsteilnehmer zu erkennen und sich sicher im Straßenverkehr zu bewegen.
• Auch der Einzelhandel profitiert von der Technologie, etwa durch automatische Warenanalysen oder Systeme zur Diebstahlerkennung.
• In der Logistik wiederum sorgt Computer Vision für eine effiziente Identifikation und Sortierung von Paketen und Sendungen.
• Auch die Landwirtschaft setzt zunehmend auf visuelle KI, beispielsweise zur frühzeitigen Erkennung von Pflanzenkrankheiten.
• Ergänzend dazu verwenden Sicherheitsbehörden Computer Vision zur Analyse von Videomaterial in öffentlichen Räumen.
• Im privaten Umfeld ist die Technologie ebenfalls präsent: In Smartphones ermöglicht sie Features wie Gesichtserkennung oder automatische Bildoptimierung.
• Darüber hinaus bildet Computer Vision eine zentrale Grundlage für Anwendungen in verschiedenen Bereichen der Extended Reality wie beispielsweise AR oder VR.