Peluang dan Tantangan Visi Komputer Teratas untuk Tahun 2024

Pendahuluan

Computer vision (CV) adalah bagian dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk menganalisis dan memahami informasi visual, baik gambar maupun video. Kecerdasan ini lebih dari sekadar "melihat" sebuah gambar, tetapi juga mengajarkan komputer untuk mengambil keputusan berdasarkan apa yang mereka lihat.

Pasar visi komputer yang digerakkan oleh AI mengalami pertumbuhan yang cepat, meningkat dari $22 miliar pada tahun 2023 menjadi $50 miliar pada tahun 2030, dengan CAGR 21,4% dari tahun 2024 hingga 2030.

Teknologi ini meniru penglihatan manusia tetapi bekerja lebih cepat menggunakan algoritme canggih, data yang sangat banyak, dan kamera. Sistem visi komputer dapat dengan cepat menganalisis ribuan item pada area yang sangat luas, atau mendeteksi cacat kecil yang tidak terlihat oleh mata manusia.

Kemampuan ini telah digunakan di banyak bidang - dan itulah yang akan kita bahas dalam artikel hari ini!

Bagaimana Cara Kerja Visi Komputer?

Visi komputer memberdayakan mesin untuk menafsirkan dan membuat keputusan berdasarkan informasi visual. Visi komputer menerapkan metode canggih untuk memproses dan menganalisis gambar dan video, sehingga komputer dapat mengidentifikasi objek dan merespons dengan tepat. Bagian ini menjelaskan proses dan teknik utama dalam visi komputer, menyoroti bagaimana visi komputer mengubah data visual menjadi wawasan praktis.

Menangkap Data Visual

Tahap pertama dalam mengajarkan komputer untuk melihat adalah menangkap dan menyiapkan data visual secara akurat:

Data Acquisition

Data visual ditangkap oleh kamera dan sensor yang bertindak sebagai penghubung antara dunia fisik dan sistem analisis digital. Kamera dan sensor mengumpulkan berbagai macam input visual, mulai dari gambar hingga video, yang menjadi bahan mentah untuk melatih algoritme CV. Dengan mengubah visual dunia nyata ke dalam format digital, mereka memungkinkan visi komputer untuk menganalisis dan memahami lingkungan.

Preprocessing

Prapemrosesan melibatkan penyempurnaan data visual untuk analisis yang optimal. Hal ini termasuk mengubah ukuran gambar ke dimensi yang konsisten, menstandarisasi kecerahan dan kontras, dan menerapkan koreksi warna untuk representasi warna yang akurat. Penyesuaian ini sangat penting untuk memastikan keseragaman data dan meningkatkan kualitas gambar untuk pemrosesan lebih lanjut.

Pemrosesan dan Analisis Gambar

Tahap kedua melibatkan identifikasi dan mengisolasi karakteristik gambar yang spesifik, untuk mengenali pola atau objek.

Feature Extraction

Langkah ini berfokus pada pendeteksian elemen-elemen yang berbeda, seperti tepi, tekstur, atau bentuk dalam gambar. Dengan menganalisis fitur-fitur ini, sistem visi komputer dapat mengenali berbagai bagian gambar dan mengidentifikasi objek serta area yang diminati dengan benar.

Pattern Recognition

Sistem ini menggunakan fitur yang diidentifikasi untuk mencocokkannya dengan templat yang ada, mengenali objek berdasarkan ciri-ciri unik dan pola yang dipelajari. Proses ini memungkinkan klasifikasi dan pelabelan berbagai elemen dalam gambar, membantu sistem untuk menafsirkan dan memahami informasi visual secara akurat.

Machine Learning

Tahap ketiga adalah Pembelajaran Mesin yang meningkatkan kemampuan sistem untuk menafsirkan dan berinteraksi dengan data visual.

Supervised Learning

Model pelatihan menggunakan data berlabel untuk mengenali dan mengkategorikan gambar dengan belajar dari contoh. Model belajar memprediksi label yang tepat untuk gambar dengan memahami pola dalam data dan menerapkannya pada objek yang tidak diketahui.

Unsupervised Learning

Memungkinkan model visi komputer untuk menyortir dan memahami gambar tanpa label, dengan menemukan pengelompokan atau pola alami dalam data. Hal ini membantu menangani kumpulan gambar yang sangat banyak tanpa label, mendeteksi anomali, dan menyegmentasikan gambar. Hal ini memungkinkan model untuk menemukan gambar yang tidak biasa atau mengklasifikasikannya berdasarkan fitur visual, sehingga meningkatkan interpretasi otonom mereka terhadap data visual.

Deep Learning dan Neural Networks

Menciptakan jaringan saraf berlapis-lapis yang mempelajari pola kompleks dalam data dalam jumlah besar, seperti pengenalan gambar, NLP, dan analisis prediktif dengan akurasi tinggi. Convolutional Neural Networks (CNN) mengambil langkah lebih jauh, khususnya dalam bidang data gambar.

Teknik Tingkat Lanjut

Tahap terakhir dalam pengembangan visi komputer melibatkan pengintegrasian teknik-teknik canggih yang sangat memperluas aplikasinya di luar analisis gambar dasar.

Object Detection dan Segmentation

Deteksi dan Segmentasi Objek menentukan dan membedakan objek dalam gambar, menguraikan setiap objek untuk menganalisis pemandangan secara mendetail. Penting untuk tugas-tugas seperti diagnostik medis, pengemudian otonom, dan pengawasan, metode ini menilai bentuk, ukuran, dan posisi objek, memberikan pemahaman visual yang komprehensif.

Real-time Processing

Pemrosesan waktu nyata sangat penting untuk pengambilan keputusan segera dalam aplikasi seperti mengemudi secara otonom. Hal ini menuntut algoritme yang cepat dan dioptimalkan serta daya komputasi untuk menganalisis lalu lintas dan rintangan secara instan, memastikan navigasi yang aman dan efektivitas dalam skenario kritis seperti keamanan dan robotika.

Generative Models

Model Generatif, seperti GAN, meningkatkan visi komputer dengan membuat gambar yang hampir sama dengan gambar asli. Dengan memasangkan jaringan generator dengan evaluator, mereka menyempurnakan output untuk aplikasi seperti pengembangan video game, data pelatihan AI, dan simulasi realitas virtual.

Tren Visi Komputer

Visi komputer berkembang dengan cepat, menciptakan peluang di berbagai industri untuk meningkatkan cara kerja, keakuratan, dan cara orang berinteraksi dengannya.

Ritel

Visi komputer secara signifikan berdampak pada industri ritel, yang diproyeksikan akan mencapai ukuran pasar sebesar $33 miliar pada tahun 2025, naik dari hanya $2,9 miliar pada tahun 2018. Saat ini, 44% peritel menggunakan visi komputer untuk meningkatkan layanan pelanggan, dan diperkirakan akan mendorong peningkatan ekonomi sebesar 45% di industri ini pada tahun 2030. Kekuatan visi komputer mengubah berbagai jenis operasi ritel, mulai dari logistik hingga periklanan.

Inventory Management

Visi komputer mengoptimalkan manajemen inventaris melalui analisis rak waktu nyata, mengidentifikasi masalah stok, dan memperkirakan kebutuhan. Hal ini mengotomatiskan pelacakan inventaris, mencegah kekurangan, dan mempertahankan rak yang terorganisir.

Space & Queue Optimization

Melacak pergerakan pelanggan, kamera visi komputer melacak pergerakan pelanggan dan menyoroti area dengan lalu lintas tinggi. Hal ini membantu peritel memahami perilaku pelanggan untuk meningkatkan tata letak dan penggunaan ruang serta merampingkan pemrosesan antrean

Personalized Advertising

Visi komputer membantu menganalisis data visual perilaku dan preferensi pelanggan: waktu yang dihabiskan di bagian tertentu, produk yang diperiksa, dan riwayat pembelian, dll. Hal ini memungkinkan pengembangan iklan yang dipersonalisasi yang menargetkan pelanggan dengan promosi dan produk yang relevan.

Kesehatan

Pasar untuk visi komputer dalam perawatan kesehatan, mulai dari $986 juta pada tahun 2022, diprediksi akan meroket hingga $31 miliar pada tahun 2031, tumbuh dengan kecepatan 47% per tahun. Ekspansi yang begitu cepat ini menyoroti peran visi komputer yang terus berkembang dalam meningkatkan diagnosa medis, meningkatkan akurasi pengobatan, dan meningkatkan standar perawatan pasien.

Automated Diagnostics & Analysis

Visi komputer meningkatkan diagnosa medis dengan mendeteksi secara akurat kondisi seperti kanker otak, payudara, dan kulit lebih cepat daripada metode tradisional. Hal ini mengkompensasi kekurangan ahli radiologi dengan menganalisis gambar secara efisien. Penelitian menunjukkan bahwa sistem visi komputer yang terlatih dengan pembelajaran mesin melampaui akurasi ahli radiologi manusia, terutama dalam mendeteksi kanker payudara.

Bantuan Bedah

Pemantauan Pasien

Pelatihan dan Pendidikan

Manufaktur

Survei Deloitte mengungkapkan tren kuat untuk mengadopsi visi komputer di bidang manufaktur, dengan 58% perusahaan merencanakan implementasinya dan 77% mengakui perlunya visi komputer untuk produksi yang lebih cerdas dan efisien.

Quality Control

Sistem visi komputer dapat mengotomatiskan pemeriksaan kualitas produk dengan membandingkannya dengan standar yang ditetapkan. Sistem ini dapat menemukan berbagai kekurangan dalam satu gambar, mempercepat produksi dengan mengurangi pemeriksaan manual dan meningkatkan kualitas produk akhir.

Process Optimization

Produsen kehilangan 323 jam waktu henti setiap tahunnya, dengan biaya $172 juta per pabrik. Visi komputer menawarkan wawasan waktu nyata untuk mengatasi inefisiensi, mengoptimalkan proses, dan penggunaan mesin.

Predictive Maintenance

Di bidang manufaktur, peralatan sering mengalami keausan akibat korosi, sehingga berisiko menyebabkan kerusakan dan penghentian produksi. Dengan mendeteksi tanda-tanda awal dan segera memberi peringatan untuk pemeliharaan, visi komputer membantu menjaga operasi tanpa gangguan.

Inventory Management

Produsen sekarang menggunakan visi komputer untuk manajemen gudang, pelacakan inventaris, dan efisiensi organisasi. Perusahaan seperti Amazon dan Walmart menggunakan drone berbasis CV untuk pemeriksaan inventaris secara real-time, dengan cepat mengidentifikasi kontainer kosong untuk memfasilitasi pengisian ulang yang efisien.

Pertanian

Pertanian, yang sangat penting untuk produksi pangan, merangkul inovasi digital untuk mengatasi tantangan seperti perubahan iklim, kekurangan tenaga kerja, dan dampak pandemi. Teknologi seperti visi komputer adalah kunci untuk membuat pertanian menjadi lebih efisien, tangguh, dan berkelanjutan, serta menawarkan jalan untuk mengatasi tantangan modern.

Precision Farming

Dengan menganalisis gambar dari drone atau satelit, petani dapat memantau kesehatan dan pertumbuhan tanaman mereka di area yang luas. Pandangan terperinci ini membantu menangkap masalah seperti kekurangan nutrisi, gulma, atau air yang tidak mencukupi secara dini, sehingga memungkinkan perbaikan yang tepat.

Sustainable Farming

Visi komputer yang digerakkan oleh AI mendeteksi gulma lebih awal, mengurangi penggunaan herbisida dan tenaga kerja. Teknologi ini juga membantu konservasi air dan tanah, mengidentifikasi kebutuhan irigasi dan mencegah erosi.

Yield Prediction

Sangat penting untuk pertanian skala besar, visi komputer menyederhanakan estimasi hasil panen, meningkatkan alokasi sumber daya, dan mengurangi limbah. Dengan menggunakan algoritme pembelajaran yang mendalam, sistem ini secara akurat menghitung hasil panen dalam gambar meskipun ada tantangan seperti oklusi dan pencahayaan yang bervariasi.

Tantangan Computer Vision

Visi komputer mengubah cara mesin memahami gambar, tetapi menghadapi beberapa tantangan, termasuk memastikan kualitas data, memproses data dengan cepat, upaya yang diperlukan untuk melabeli data, penskalaan, dan mengatasi masalah privasi dan etika. Mengatasi tantangan-tantangan ini secara efektif akan memastikan kemajuan visi komputer selaras dengan kemajuan teknologi dan nilai-nilai kemanusiaan.

Kualitas Bahan Baku

Hal ini membahas kejernihan dan kondisi gambar atau video input, yang sangat penting untuk akurasi sistem. Tantangan khusus termasuk pencahayaan yang buruk, detail yang dikaburkan, variasi objek, dan latar belakang yang berantakan. Meningkatkan kualitas input sangat penting untuk akurasi dan keandalan sistem visi komputer:

Enhanced Image Capture: Gunakan kamera berkualitas tinggi dan sesuaikan pengaturan untuk mengoptimalkan pencahayaan, fokus, dan resolusi.

Preprocessing: Menerapkan metode prapemrosesan gambar seperti normalisasi, denoising, dan penyesuaian kontras untuk meningkatkan kejernihan visual.

Data Augmentation: Tingkatkan keragaman dataset melalui teknik seperti rotasi, penskalaan, dan pembalikan untuk membuat model menjadi lebih fleksibel

Advanced Filtering: Gunakan filter untuk menghilangkan noise latar belakang dan mengisolasi fitur-fitur penting dalam gambar.

Manual Inspection: Tinjau dan bersihkan dataset secara terus menerus untuk menghapus gambar yang tidak relevan atau berkualitas rendah.

Real-Time Processing

Pemrosesan waktu nyata dalam visi komputer memerlukan komputasi yang kuat untuk menganalisis video atau kumpulan gambar yang besar dengan cepat untuk aplikasi yang membutuhkan tindakan segera. Hal ini termasuk menafsirkan data secara instan untuk tugas-tugas seperti mengemudi secara otonom, pengawasan, dan augmented reality, di mana penundaan dapat menjadi hal yang sangat penting. Meminimalkan latensi dan memaksimalkan akurasi sangat penting untuk kebutuhan akan algoritme yang cepat dan akurat dalam skenario langsung:

Optimized Algorithms: Mengembangkan dan menggunakan algoritme yang dirancang khusus untuk kecepatan dan efisiensi dalam analisis waktu nyata.

Hardware Acceleration: Gunakan GPU dan prosesor khusus untuk mempercepat pemrosesan dan analisis data.

Edge Computing: Memproses data pada atau di dekat perangkat yang mengumpulkannya, mengurangi latensi dengan meminimalkan jarak transmisi data.

Parallel Processing: Menerapkan pemrosesan data secara simultan untuk meningkatkan hasil dan mengurangi waktu respons.

Model Simplification: Penyederhanaan Model: Menyederhanakan model untuk mengurangi kebutuhan komputasi dengan tetap mempertahankan akurasi.

Pelabelan Data

Pelabelan gambar secara manual untuk visi komputer menuntut waktu dan tenaga kerja yang signifikan, dengan keakuratan label ini sangat penting untuk keandalan model. Volume yang besar menciptakan hambatan utama dalam memajukan aplikasi visi komputer. Merangkul otomatisasi dan metodologi canggih dalam pelabelan data adalah kunci dalam menciptakan kumpulan data yang efektif:

Automated Labeling Tools: Gunakan AI untuk melabeli gambar secara otomatis, mengurangi upaya manual dan meningkatkan efisiensi.

Crowdsourcing: Gunakan platform crowdsourced untuk mendistribusikan tugas pelabelan di antara banyak pekerja.

Semi-Supervised Learning: Meminimalkan pelabelan dengan menggabungkan beberapa contoh berlabel dengan banyak contoh yang tidak berlabel.

Active Learning: Memprioritaskan pelabelan data yang paling informatif yang bermanfaat bagi pelatihan model, mengoptimalkan penggunaan sumber daya.

Quality Control Mechanisms: Menetapkan pemeriksaan kontrol kualitas yang kuat untuk verifikasi label yang akurat, menggabungkan otomatisasi dengan tinjauan manusia yang ahli.

Skalabilitas

Skalabilitas dalam visi komputer menghadapi tantangan seperti mengadaptasi teknologi ke area baru, membutuhkan data dalam jumlah besar untuk pelatihan ulang model, dan menyesuaikan model untuk tugas-tugas tertentu... Untuk memajukan skalabilitas di berbagai industri, kita perlu fokus pada efisiensi di setiap tahap:

Adaptable Models: Membuat model yang dapat dengan mudah menyesuaikan diri dengan tugas-tugas yang berbeda dengan pelatihan ulang yang minimal.

Transfer Learning: Gunakan model yang telah dilatih sebelumnya pada tugas-tugas baru untuk mengurangi kebutuhan pengumpulan data yang ekstensif.

Modular Systems: Rancang sistem dengan komponen yang dapat dipertukarkan agar mudah disesuaikan untuk berbagai aplikasi.

Pengumpulan Data: Fokus pada cara-cara yang efisien untuk mengumpulkan dan melabeli data yang diperlukan untuk model pelatihan ulang.

Model Generalization: Bekerja untuk meningkatkan kemampuan model agar dapat bekerja dengan baik di berbagai set data dan lingkungan.

Masalah Etika dan Privasi

Masalah-masalah ini menyoroti perlunya penanganan yang hati-hati terhadap pengawasan dan pengenalan wajah untuk menjaga privasi. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan aturan yang jelas tentang penggunaan data, keterbukaan tentang aplikasi teknologi, dan dukungan hukum:

Data Protection Policies: Menetapkan pedoman yang ketat untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menggunakan data visual untuk memastikan privasi.

Transparency: Mengkomunikasikan dengan jelas kepada pengguna bagaimana data mereka digunakan dan untuk tujuan apa, sehingga menumbuhkan kepercayaan.

Consent Mechanisms: Memastikan bahwa individu memberikan persetujuan sebelum data mereka diambil atau dianalisis.

Legal Frameworks: Ciptakan perlindungan hukum yang kuat yang mendefinisikan dan menegakkan penggunaan teknologi visi komputer secara etis.

Public Dialogue: Libatkan masyarakat dalam diskusi tentang penerapan dan implikasi visi komputer untuk mengatasi kekhawatiran dan harapan masyarakat.

Nurfadjri Akbar Rizqi Basuki

sumber: https://medium.com/sciforce/top-computer-vision-opportunities-and-challenges-for-2024-31a238cb9ff2