コンピュータビジョンは、コンピュータが周囲を”見て”分析できるようにするために機械と深層学習を使用する人工知能の分野です。 コンピュータビジョンは、小売から農業まで、すべての産業の企業に大きな影響を与えます。 それは私達が状態を見る人間の目を必要とする問題のために特に有用である。 その基準に存在する問題の広い量のために、コンピュータビジョンのアプリケーションの数千人が発見されていないか、まだ使い果たされていません。
この記事は、2021年に著名な業界で使用される急速に成長し、進歩的なコンピュータビジョンアプリケーションの累積リストの投稿になります。
スポーツにおけるコンピュータビジョン
プレイヤーのポーズ追跡
AIビジョンは、ビデオ映像やリアルタイムのビデオストリーム内の複数のフ 人間の姿勢推定を，単一の静止カメラが水面の上下を撮影するスイマーの実世界のビデオに適用した。 これらのビデオ録画は、各ビデオフレームの身体部分に手動で注釈を付けることなく、選手のパフォーマンスを定量的に評価するために使用できます。 畳み込みニューラルネットワークは，必要な姿勢情報を自動的に推論し，アスリートの水泳スタイルを検出するために使用される。
Markerless Motion Capture
カメラは、従来の光学マーカーや特殊なカメラを使用せずに、人間の骨格の動きを追跡するために使用することができます。 これはプレーヤーが付加的な性能の捕獲の装いか装置と負わせることができないスポーツの捕獲で必要である。
客観的なアスリートのパフォーマンス評価
スポーツ固有の動きの自動検出と認識は、手動のパフォーマンス分析方法に関連する制限を克服します。 コンピュータビジョンのデータ入力はボディ身に着けられていたセンサーおよびウェアラブルのデータを伴って使用することができる。 一般的な使用例としては、水泳分析、ゴルフスイング分析、陸上走行分析、アルペンスキー、クリケットボウリングの検出と評価があります。
マルチプレイヤーポーズ追跡
コンピュータビジョンアルゴリズムを使用して、複数のチームプレーヤーのポーズと動きは、単眼（単一カメラの映像）とマルチビュー（複数のカメラの映像）のスポーツビデオデータセットの両方から計算することができます。 スポーツにおける選手の2Dまたは3Dポーズの推定の潜在的な使用は広範囲であり、パフォーマンス分析、モーションキャプチャ、放送および没入型メディア
ストローク認識
コンピュータビジョンアプリケーションは、ストロークを検出し、分類するために使用することができます（例えば、卓球のストロー 動きの認識または分類には、識別されたインスタンスのさらなる解釈とラベル付き予測が含まれます（例えば、テニスストロークをフォアハンドまたはバックハンドとして区別する）。 ストローク認識は、卓球のゲームを分析し、より効率的にスポーツのスキルを向上させるために、教師、コーチ、選手のためのツールを提供することを目的としてい
ニアリアルタイムコーチング
コンピュータビジョンベースのスポーツ分析は、リソース効率を向上させ、フィードバックを減らすのに役立ちます時間制約タスクの時間。 水泳後のレース分析など、時間のかかる表記作業に関与するコーチや選手は、イベントプログラムの次のレース前に迅速な客観的なフィードバックの恩恵を受けることができます。
スポーツチームの行動分析
プロチームスポーツのアナリストは、定期的にプレイヤーとチームの行動（弱点を特定し、パフォーマンスと改善の可能性を評価）に戦略的、戦術的な洞察を得るために分析を実行します。 しかし、通常、手動ビデオ分析は時間のかかるプロセスであり、アナリストはシーンを記憶して注釈を付ける必要があります。 コンピュータビジョン技術を使用して、ビデオ素材から軌跡データを抽出し、移動分析技術を適用して、地域、チーム形成、イベント、および選手分析（例えば、サッカーチームスポーツ分析）のための関連するチームスポーツ分析尺度を導出することができる。AI vision技術は、ビデオ映像を使用してスポーツゲームを解釈し、物理的なカメラでそこに行くことなくメディアハウスに送信することができます。
自動化されたメディア報道
AI vision技術は、ビデオ映像を使用してスポーツゲームを解釈し、それらをメディアハウスに送信することができます。 例えば、野球は、ゲームのニュース報道の自動化で、ここ数年でこの利点を得ています。
ボールトラッキング
ボール軌道データは、プレイヤーのパフォーマンスの評価とゲーム戦略の分析において最も基本的で有用な情報の一つです。 したがって、ボールの動きの追跡は、ビデオフレーム内のボールを検出して追跡するための深い機械学習のアプリケーションです。 ボールトラッキングは、ニュースキャスターやアナリストがスポーツゲームや戦術をより速く解釈して分析するのを助けるために、大きな分野（例えばサッカー）
ゴールライン技術
カメラベースのシステムは、ゴールが得点されたかどうかを判断し、審判の意思決定をサポートするために使用することがで センサーとは異なり、ビジョンベースの方法は非侵襲的であり、典型的なサッカーデバイスへの変更を必要としません。 このようなゴールライン技術システムは、ボールの位置を三角測量するために画像が使用される高速カメラに基づいています。 ボールパターンを認識するために候補ボール領域を分析するボール検出アルゴリズム。
スポーツにおけるイベント検出
ディープラーニングを使用すると、サッカーの試合でゴールを決める、ニアミス、またはスコアにならないゲームの他のエキサイティングパートなど、構造化されていないビデオから複雑なイベントを検出することができます。 この技術は、スポーツ放送のリアルタイムイベント検出に使用することができ、幅広いフィールドスポーツに適用できます。
セルフトレーニングフィードバック
スポーツ運動のためのコンピュータビジョンベースのセルフトレーニングシステムは、最近浮上している研究 自己訓練がスポーツの練習で必要の間、従業者はコーチの指示なしで限られた範囲に進歩するかもしれません。 例えば、ヨガのセルフトレーニングアプリケーションは、ヨガのポーズを正しく実行するために開業医に指示することを目的とし、悪い姿勢を修正し、怪我を防止することを支援します。 自己訓練システムはボディ姿勢を調節する方法の指示を与える。
自動ハイライト生成
スポーツハイライトを生産することは、特に長い時間のために再生されるルールの複雑なセットを持つスポーツで、専門化 クリケット）。 アプリケーションの例は、クリケットの試合で重要なイベントを認識し、クリップするために、イベント駆動型および興奮ベースの機能を使用して自動クリ 別のアプリケーションは、コンピュータビジョンとマルチモデル興奮機能を使用してゴルフのハイライトの自動キュレーションです。
スポーツ活動スコアリング
深い学習方法は、選手の行動の質を評価するためのスポーツ活動スコアリングに使用することができます（スポー 自動スポーツアクティビティスコアリングは、ダイビング、フィギュアスケート、またはボールティングで使用することができます（ScoringNetは、スポーツアクティビティスコアリングのための3D CNNネットワークアプリケーションです）。 例えば、ダイビングスコアリングアプリケーションは、アスリートのダイビングパフォーマンスの品質スコアを評価することによって動作します：それは、水虫が一緒にあり、彼らのつま先がダイビングプロセス全体を通してまっすぐに指摘されているかどうかが重要です。
ヘルスケアにおけるコンピュータビジョン
がん検出
機械学習は、乳房や皮膚がんの検出などの目的のために医療産業に組み込 画像検出により、科学者は癌性画像と非癌性画像のわずかな違いを選択し、磁気共鳴画像（MRI）スキャンと入力された写真からのデータを悪性または良性と診断することができる。
COVID-19診断
コンピュータビジョンは、コロナウイルスの制御に使用できます。 X線ベースのCOVID-19診断には、複数の深層学習コンピュータビジョンモデルが存在します。 デジタル胸部x線x線撮影（CXR）画像を用いたCOVID-19症例の検出に最も一般的なものはCOVID-Netと命名され、カナダのDarwin AIによって開発されました。
細胞分類
医療用ケースにおける機械学習は、高精度で結腸癌上皮細胞に対するTリンパ球を分類するために使用されました。 MLは、結腸癌に関する疾患同定のプロセスを効率的に、そして作成後に費用をかけずに、大幅に加速することが期待されています。
運動解析
対向ストローク、バランス、歩行の問題などの神経学的および筋骨格系疾患は、医師の分析がなくても、ディープラーニングモデルとコンピ 姿勢の推定忍耐強い動きを分析するコンピュータ視野の適用は患者および高められた正確さを容易に診断することの医者を助ける。
マスク検出
マスクされた顔認識は、コロナウイルスの拡散を制限するためにマスクと保護具の使用を検出するために使用されます。 コンピュータビジョンシステムは、コロナウイルス病の蔓延を抑えるための制御戦略としてマスクを実装するために国を支援します。 Uberのような民間企業は、乗客がマスクを着用しているかどうかを検出するために、モバイルアプリに実装されるコンピュータビジョン機能を作成し このようなプログラムは、coronavirus pandemicの間に公共交通機関をより安全にします。
腫瘍の検出
脳腫瘍はMRIスキャンで見ることができ、多くの場合、深いニューラルネットワークを使用して検出されます。 深い学習を利用した腫瘍検出ソフトウェアは、医師が診断を行うのを助けるために高精度で腫瘍を検出できるため、医療業界にとって重要です。 これらの診断の精度を高めるために、常に新しい方法が開発されています。コンピュータビジョンは、医師の診察を指示するために批判的に病気である患者を識別するために使用することができます（重要な患者のスクリーニング）。
疾患進行スコア
コンピュータビジョンは、医師の診察を指示するために批判的に病気である患者 COVID-19に感染した人々は、より迅速な呼吸を有することが判明している。 深度カメラによる深層学習を使用して、異常な呼吸パターンを特定し、COVID-19ウイルスに感染した人々の正確で控えめで大規模なスクリーニングを実行でき
ヘルスケアおよびリハビリテーション
物理療法は打撃の生存者およびスポーツの傷害の患者の回復訓練のために重要です。 病院や医療機関が提供する専門家による監督は高価であるため、視覚ベースのリハビリテーションアプリケーションを備えた家庭訓練は、人々が個人的かつ経済的に運動訓練を練習することができるため好ましい。 コンピュータ支援療法またはリハビリテーションでは、人間の行動評価は、自宅での訓練で患者を支援し、適切に行動を実行するためにそれらを導き、そ
医療スキルトレーニング
コンピュータビジョンアプリケーションは、自己学習プラットフォーム上の専門家の学習者のスキルレベルを評価す 例えば、外科教育のためのシミュレーションベースの外科訓練プラットフォームが開発されている。 行為の質の査定の技術は自動的に外科学生の性能を評価する計算のアプローチを開発することを可能にする。 したがって、意味のあるフィードバック情報を個人に提供し、スキルレベルを向上させるために導くことができます。
農業におけるコンピュータビジョン
作物モニタリング
米や小麦などの重要な作物の収量と品質は、食料安全保障の安定性を決 伝統的に、作物の成長の監視は主に主観的な人間の判断に依存しており、タイムリーまたは正確ではありません。 コンピュータビジョンアプリケーションは、継続的かつ非破壊的に植物の成長と栄養要件への応答を監視することができます。 手動操作と比較されて、計算機ビジョンの技術の適用による穀物成長の実時間監視は栄養失調による穀物の微妙な変更を大いに早く検出でき、時機を得た規則に信頼でき、正確な基礎を提供できる。 コンピュータビジョンの適用は植物成長の表示器の測定にまたは成長の段階を定めるのに使用することができる。
開花検出
小麦の見出しの日付は、小麦作物のための最も重要なパラメータの一つです。 自動コンピュータビジョン観察システムは、小麦の見出し期間を決定するために使用することができます。 コンピュータビジョン技術は、低コスト、小さな誤差、高効率、および良好な堅牢性の利点を有し、動的かつ継続的に分析することができる。
プランテーションモニタリング
インテリジェント農業では、ドローン画像による画像処理を使用して、パーム油プランテーションをリモートで監視することができます。 地理空間オルトフォトを使用すると、プランテーション土地のどの部分が植え付けられた作物にとって肥沃であるかを特定することが可能です。 また、成長の面で肥沃ではない地域や、まったく成長していないプランテーション畑の一部を特定することも可能でした。
昆虫の検出
飛んでいる昆虫の迅速かつ正確な認識とカウントは、特に害虫駆除のために非常に重要です。 飛行昆虫の従来の手動識別そしてカウントは非能率的、労働集約的である。 視野ベースのシステムは飛行昆虫のカウントそして認識を可能にする(一度だけ見る(YOLO)目的の検出および分類に基づく)。
植物病害の検出
疾患の重症度の自動かつ正確な推定は、食料安全保障、疾患管理、および収量損失予測のために不可欠です。 深層学習法は、労働集約的な特徴工学としきい値ベースの画像セグメンテーションを回避します。 深い畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）アプリケーションを用いた自動画像ベースの植物病重症度推定は、リンゴ黒腐敗を識別するために、例えば、開発され
自動除草
雑草は、土壌中の水、ミネラルおよび他の栄養素を得るために作物と競合するため、農業学において有害な植物であると考えら 雑草の正確な場所にのみ農薬を散布することで、作物、人間、動物、水資源を汚染するリスクが大幅に軽減されます。 雑草の理性的な検出そして取り外しは農業の開発に重大である。 ニューラルネットワークベースのコンピュータビジョンシステムを用いて，ジャガイモ植物と三つの異なる雑草を同定した。
自動収穫
伝統的な農業では、手動収穫を主力とした機械的操作に依存しており、高コストと低効率をもたらします。 近年、コンピュータビジョン技術の継続的な適用に伴い、コンピュータビジョン技術に基づく収穫機やピッキングロボットなどのハイエンドのインテリジェント農業収穫機が農業生産に登場し、作物の自動収穫の新たなステップとなっている。 収穫作業の主な焦点は、市場価値を最大化するために収穫中に製品の品質を確保することです。 コンピュータビジョンパワードアプリケーションには、温室環境でキュウリを自動的にピッキングしたり、自然環境でチェリーを自動識別したりすることが含まれます。
農産物の品質テスト
農産物の品質は、市場価格と顧客満足度に影響を与える重要な要因の一つです。 コンピュータビジョンは、手動検査と比較して、外部の品質検査を実行し、比較的低コストで高精度で高い柔軟性と再現性を達成する方法を提供します。 マシンビジョンとコンピュータビジョンに基づくシステムは、甘いレモン損傷の迅速な試験やジャガイモの非破壊品質評価に使用されます。
灌漑管理
栽培、施肥または灌漑を通じて土壌の生産性を向上させる技術を使用することに基づく土壌管理は、現代の農業生産に著しい影 画像を通じて園芸作物の成長に関する有用な情報を得ることにより、土壌の水収支を正確に推定して、正確な灌漑計画を達成することができる。 計算機視野の適用は潅漑管理水収支についての貴重な情報を提供する。 ビジョンベースのシステムは、無人航空機（Uav）によって撮影されたマルチスペクトル画像を処理し、灌漑管理の意思決定支援を提供するために植生指数（VI）
UAV農地モニタリング
リアルタイムの農地情報とその情報の正確な理解は、精密農業において基本的な役割を果たしています。 近年、UAVは、急速に進歩する技術として、高解像度、低コスト、および高速なソリューションを持っている農業情報の取得を可能にしてきました。 イメージセンサーが装備されているUAVのプラットホームは農業の経済学および穀物の状態で詳細情報を提供する(例えば連続的な穀物の監視)。 UAVリモートセンシングは、農業コストの減少に伴って農業生産の増加に貢献してきました。
収量評価
コンピュータビジョン技術の適用により、農場の土壌管理、成熟度検出および収量推定の機能が実現されました。 また、既存の技術は、スペクトル解析やディープラーニングなどの方法によく適用することができます。 これらの方法のほとんどに高精度、安価、よい可搬性、よい統合およびスケーラビリティの利点があり、経営意思決定に信頼できるサポートを提供できます。 例はコンピュータビジョンを使用してフルーツの検出およびカウントによる柑橘類の穀物の収穫の推定である。 また、uavを用いて得られた画像を処理することにより、サトウキビ畑からの収量を予測することができる。
動物モニタリング
動物は、動物の種類とその行動を検出するために訓練された新しい技術を使用して監視することができます。
動物を監視することができます。 家畜が病気の検出、行動の変更、または出産のために遠隔で監視することができる農業の動物監視のための多くの使用があります。 さらに、農業や野生動物の科学者は、野生動物を遠くから安全に見ることができます。
農場の自動化
収穫、播種、除草ロボット、自律トラクター、ドローンなどの技術は、農場の状態を監視し、肥料を適用することで、労働力不足の生産性 農業のエコロジカルフットプリントが最小化されると、農業もより収益性が高くなります。
移動違反検出
法執行機関や自治体は、安全でない運転行動を減らすことを目標に、カメラベースの道路監視システムの展開を増やしています。 スピード違反、赤信号や停止標識の実行、間違った道の運転、違法なターンの作成などの違反の検出を自動化するためのコンピュータビジョン技術の使用が増
交通流解析
交通流の解析は、両方の侵襲的な方法（タグ、舗装下コイルなど）を使用して高度道路交通システム（ITS）のために広く研究されてい）およびカメラのような非侵襲的な方法。 コンピュータビジョンとAIの台頭により、ビデオ分析はユビキタスな交通カメラに適用できるようになり、ITSとスマートシティに大きな影響を与える可能性があります。 交通の流れは、コンピュータビジョン手段を使用して観察し、交通技術者が必要とする変数のいくつかを測定することができます。
駐車占有検出
視覚的な駐車スペースの監視は、駐車場占有検出の目的で使用されます。 コンピュータビジョンアプリケーションは、深い畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく視覚的な駐車場の占有検出のための分散化された効率的なソ PKLotやCNRPark-EXTなどの駐車場検出のための複数のデータセットが存在します。 さらに、ビデオベースの駐車管理システムは、立体画像（3D）またはサーマルカメラを使用して実装されています。
自動ナンバープレート認識
現代の交通機関や公共安全システムの多くは、静止画やビデオからナンバープレート情報を認識して抽出する能力に依存しています。 自動ナンバープレート認識（ALPR）は、多くの点で公共の安全と輸送業界を変革し、現代の有料道路ソリューションを可能にし、自動化による驚異的な運用コストの節約を提供し、市場で完全に新しい機能（例えば、警察巡洋艦搭載のナンバープレート読み取りユニット）を可能にするのに役立っています。 OpenALPRは、車両登録プレートの画像またはビデオフィード上の文字認識に基づいて、人気のある自動ナンバープレート認識ライブラリです。
車両の再識別
人の再識別の改善により、スマート輸送と監視システムは、ビジョンベースの車両の再識別を使用して車両のためにこのアプロー 固有の車両ＩＤを提供するための従来の方法は、通常、侵入的である（車載タグ、携帯電話またはＧＰＳ）。 料金所のような管理された設定のために、自動ナンバープレートの認識(ALPR)は個々の車の正確な同一証明のための最もよい適した技術おそらくである。 ただし、ナンバープレートは変更や偽造の可能性があり、ALPRはマークやへこみなどの車両の顕著な専門性を反映することはできません。 画像ベースの認識のような非侵入的な方法は、高い可能性と需要を持っていますが、実用的な使用のためにはまだ成熟していません。 既存のビジョンベースの車両再識別技術のほとんどは、色、質感、形状などの車両の外観に基づいています。 今日のように、このような車両メーカーや年モデルなどの微妙な特徴の認識はまだ未解決の課題です。
歩行者の検出
歩行者の検出は、高度道路交通システムにとって重要であり、自動運転からインフラ監視、交通管理、交通の安全性と効率性、法 歩行者の検出には、従来のCCTVまたはIPカメラ、赤外線画像装置、近赤外線画像装置、およびオンボードRGBカメラなど、多くのタイプのセンサーが含まれます。 歩行者の検出アルゴリズムは、赤外線シグネチャ、形状フィーチャ、勾配フィーチャ、機械学習、またはモーションフィーチャに基づいています。 深い畳み込みニューラルネットワークに依存する歩行者の検出は、重く閉塞した歩行者の検出でさえ、大きな進歩を遂げている。
交通標識の検出
コンピュータビジョンアプリケーションは、交通標識の検出と認識のために使用されます。 画像セグメンテーションを用いて異なる交通シーンから交通標識をセグメント化するためにビジョン技術を適用し，交通標識の認識と分類のための深層学習アルゴリズムを採用した。
衝突回避システム
車両検出と車線検出は、最も先進的な運転支援システム（ADAS）の不可欠な部分を形成します。 深層ニューラルネットワークは、最近、深層学習と自律衝突回避システムへのitの使用を調査するために使用されています。
道路状況監視
コンピュータビジョンベースの欠陥検出と状態評価のためのアプリケーションは、コンクリートやアスファルトの市民インフラ 舗装の状態の査定は舗装ネットワークの管理に関するより費用効果が大きく、一貫した決定をするために情報を提供する。 一般的に、舗装遭難検査は、洗練されたデータ収集車両および/または地上調査を使用して行われます。 アスファルト舗装状態指数を開発するための深い機械学習アプローチは、コンピュータビジョンを介して自動化された舗装遭難検出の人間に依存し、安価で効率的で安全な方法を提供するために開発されました。 別のアプリケーションは、道路の整備を割り当て、関連する車両事故の数を減らすために道路の甌穴を検出するためのコンピュータビジョンアプ
インフラ状態評価
市民インフラの安全性と保守性を確保するためには、その物理的および機能的状態を視覚的に検査し、評価することが コンピュータビジョンベースの市民インフラの検査と監視のためのシステムは、自動的に実用的な情報に画像やビデオデータを変換するために使用され コンピュータビジョン検査アプリケーションは、構造部品の識別、局所的および全体的な目に見える損傷の特徴づけ、参照画像からの変化の検出に使用 このようなモニタリングアプリケーションには、ひずみと変位の静的測定、モーダル解析のための変位の動的測定が含まれます。
ドライバーの注意力の検出
気を取ら運転–そのような空想、携帯電話の使用状況や車の外に何かを見てなど–世界中の道路交通死亡者の大部分 人工知能は、運転行動を理解し、道路交通事故を軽減するための解決策を見つけるために使用されます。 道路監視技術は、道路監視におけるディープラーニングベースのシートベルト検出など、車室の違反を観察するために使用されます。 車載運転者監視技術は、視覚センシング、分析、フィードバックに焦点を当てています。 ドライバーの動作は、内側のドライバーに面したカメラから直接推測することも、外側のシーンに面したカメラまたはセンサーから間接的に推測するこ ドライバー向けビデオ分析に基づく技術は、視線方向、頭の姿勢推定、および表情の監視のためのアルゴリズムを使用して顔と目を検出します。 注意深い顔と不注意な顔の何千ものデータが与えられているディープおよび機械学習アルゴリズムは、集中している目と集中していない目の違い、およ ドライバーの気晴らし検出に使用される複数の深層学習方法（RNNとCNN）を使用したリアルタイムの気晴らしドライバー姿勢分類のための複数のビジョ
小売業および製造業におけるコンピュータビジョン
顧客追跡
戦略的に配置されたカウントデバイス小売店は、顧客がどこで自分の時間を費やし、どのくらいの期間についての機械学習プロセスを通じてデータを収集することができます。 顧客分析は、小売店の消費者の相互作用の理解を向上させ、店舗レイアウトの最適化を改善することができます。
人を数える
コンピュータビジョンアルゴリズムは、人間を検出し、検出されたときにそれらを数えるためのデータ例で訓練されています。 このような人計数技術は、店舗が店舗の成功に関するデータを収集するのに役立ち、限られた数の人が一度に店舗に入ることができるCOVID-19に関する状
盗難検出
小売業者は、シーンを自律的に分析するコンピュータビジョンアルゴリズムを使用して、立ち入り禁止のエリアに徘徊やアクセ
待ち時間分析
せっかちな顧客と無限の待機ラインを防ぐために、小売業者はキュー検出技術を実装しています。 キュー検出では、カメラを使用して、ライン内の買い物客の数を追跡およびカウントします。 顧客のしきい値に達すると、システムは新しいチェックアウトを開くために店員のための警告を鳴らします。
社会的距離
安全上の注意が守られていることを確認するために、企業は距離検出器を使用しています。 カメラは、従業員や顧客の動きを追跡し、それらの間の距離を評価するために深さセンサーを使用しています。 その位置に応じて、システムは人の周りに赤または緑の円を描きます。
生産性分析
生産性分析は、職場の変化の影響、従業員が時間とリソースをどのように費やし、さまざまなツールを実装するかを追跡します。 このようなデータは、時間管理、職場の共同作業、および従業員の生産性に関する貴重な洞察を提供することができます。
品質管理
品質管理システムは、組織が全体的な消費者の満足度に到達するために、そのポリシー、手順、指示、内部プロセスに対処することによ
スキルトレーニング
ビジョンシステムの別のアプリケーション分野は、工業生産における組立ライン操作を最適化しています。 人間の行動の評価は、異なる操作ステップに関連する標準化された行動モデルを構築し、訓練された労働者のパフォーマンスを評価するのに役立ち 作業者の行動の質を自動的に評価することは、作業パフォーマンスを向上させ、生産効率（リーン最適化）を促進し、さらに重要なことに、損傷が発生する前に危険な行動を発見することによって有益である可能性があります。次は何ですか？
次は何ですか？
深いと機械学習技術は、方法の数十で、すべてのタイプの産業のためのコンピュータビジョンアプリケーションを作成するために使用されています。
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