Технологија је у сталном развоју и повезана је са свиме што радимо у личном и професионалном животу. Од паметних телефона до најсавременијих рачунарских интерфејса, технологија представља темељ нашег друштва и светионик континуираног раста. Компјутерска визија је на челу тог света и спремна је да промени начин на који послујемо.
Прихватање алата за компјутерски вид као дела аутоматизације тестирања софтвера је још један корак у технолошкој револуцији. Он игра кључну улогу у многим свакодневним активностима и сада има за циљ да побољша наше свакодневне задатке уз смањење грешака, побољшање квалитета и повећање резултата.
Шта је компјутерски вид?
Најједноставније речено, компјутерска визија укључује подучавање рачунара како да гледа и правилно тумачи слике као човек. То је сложена, најсавременија технологија која се ослања на вештачку интелигенцију (АИ) и машинско учење.
Компјутерски вид је још један корак ка томе да рачунари извршавају људске задатке како би побољшали ефикасност и смањили грешке. Овај мултидисциплинарни приступ омогућава рачунарима да конвертују слике у читљиве податке и тумаче како се информације односе.
Корак даље, процес даје рачунарима могућност да прочитају сцену и формулишу одговарајућу реакцију. На пример, компјутерски вид може помоћи самовозећим аутомобилима да препознају препреке како би избегли сударе или да подрже роботске алате за аутоматизацију процеса (РПА) како би се створио ефикаснији ток посла.
Како функционише компјутерски вид?
Компјутер никада неће видети као ми, јер компјутерима недостају очи да примају и преведу унос у мозак. Стога се технологија компјутерског вида ослања на сложену симфонију података и алгоритама који одражавају начин на који људске очи примају слике и преводе их у мозак.
Важно је напоменути да још увек не разумемо у потпуности како људски мозак функционише. Већина људи има рудиментарно разумевање да очи примају информације, преводе их и преносе поруке нашем мозгу. Међутим, неуронаучници вам могу рећи да је људски вид далеко сложенији и да још увек имамо ограничено разумевање о томе како наш мозак функционише.
Ова ограничења у разумевању преносе се на инжењера компјутерског вида који покушава да научи рачунар како да види. Подаци и алгоритми који се користе за обуку рачунара да „види“ и тумачи слике остају ограничени нашим разумевањем начина на који људске очи и мозак интерагују.
Технологија компјутерског вида тренутно се ослања на препознавање образаца и напредну технологију. Машинско учење и конволуционе неуронске мреже (ЦНН) омогућавају рачунарима да разбију слике, интерпретирају податке и идентификују ставке.
Инжењери компјутерског вида користе машинско учење да науче рачунаре како да класификују слике тако што им пружају хиљаде слика предмета. Свака слика има ознаке и ознаке које идентификују шта је то, попут аутомобила или пса.
ЦНН побољшава процесе машинског учења како би помогао рачунару да створи пикселизовану репрезентацију субјекта. Користећи пикселе и повезане ознаке, рачунар предвиђа шта је субјект и континуирано проверава његову тачност док не направи доследне, тачне идентификације.
Компјутерски вид се чак проширује на низове слика и видео записа са рекурентном неуронском мрежом (РНН). Коришћење РНН-а омогућава рачунарима да идентификују и повежу више слика.
Историја компјутерског вида
Технологија компјутерског вида датира из 1959. године када је Расел Кирш скенирао слику свог сина у компјутер. Лик Киршовог малолетног сина постао је прва дигитална слика у свој својој зрнастој слави и покренуо је потпуно нову грану компјутерске науке и развоја вештачке интелигенције.
Неколико година касније, Лари Робертс је написао своју докторску тезу о способности коришћења дводимензионалних слика за издвајање тродимензионалних информација о чврстим субјектима. Његов рад је поставио курс деценија напретка и проширио његову славу као оца интернета.
Захваљујући тим раним пионирима, компјутерски инжењери широм света тражили су нове начине да претворе слике из стварног света у податке које би рачунар могао да препозна, сортира, обради и реагује на њих.
1980. је уведен неокогнитрон, рана верзија данашњег ЦНН-а Кунихико Фукушиме. До раних 1990-их, видео надзор се појавио на банкоматима, а мање од деценије касније, истраживачи МИТ-а су представили прве оквире за детекцију лица у реалном времену .
Истраживачи, инжењери и програмери су убрзали темпо у сталним напорима да постигну најбоља могућа решења компјутерског вида. Гугл, Фејсбук, Епл, Амазон, па чак и међународне владе ушле су на терен како би развиле технологију компјутерског вида од препознавања лица до аутомобила који се сами возе.
Примене технологија рачунарског вида
Није увек лако видети огромне примене и предности технологије док не направите корак уназад. Иако је Лари Робертс можда знао да ће његове идеје бити потресне и да ће променити живот, вероватно није предвидео све потенцијалне употребе компјутерског вида.
Препознавање лица
Можда је најпопуларнија и најконтроверзнија употреба технологије компјутерског вида препознавање лица. Апликације су готово бескрајне и крећу се од личне употребе до мера јавне безбедности.
- Фацебоок га користи да помогне корисницима да означе људе на заједничким сликама.
- Агенције за спровођење закона могу да користе видео фидове да идентификују криминалце.
- Банке могу да прате банкомате у реалном времену и идентификују сумњиве активности како би повећале безбедност и сигурност.
- Појединци могу отворити своје телефоне погледом у камеру.
Иако ове апликације побољшавају ефикасност и имају смисла за већину људи, технологија препознавања лица остаје контроверзна у неким секторима, првенствено у погледу владиних мјера надзора . Иако препознавање лица може повећати сигурност и сигурност, постоји позив на границе и законе за заштиту приватности.
Саобраћај, вожња и аутомобилска индустрија
Компјутерски вид је променио начин на који возимо и како се обраћамо саобраћају. То је отворило врата адаптивним технологијама за побољшање доживљаја вожње и помаже градовима да смање гужве решавањем проблематичних улица.
1. Саобраћајни обрасци и подршка спровођењу закона
Телевизија затвореног круга (ЦЦТВ) се ослања на компјутерски вид за праћење и категоризацију возила за различите намене. Не само да градови могу да прате саобраћај, већ могу да врше и анализу тока саобраћаја великих размера како би одредили жаришта и начине за ублажавање загушења. Могуће је одредити колико је времена потребно да се пређе део аутопута и идентификовати несреће.
Поред тога, технологија компјутерског вида помаже полицији да учини улице безбеднијим и покуша да смањи несреће. Камере могу да идентификују аутомобиле који прекорачују брзину и да упозоре полицајце на друге прекршаје у покрету. Такође је могуће пратити понашање возача, као што је ометана вожња и да ли су везали сигурносне појасеве или не.
2. Контрола паркирања
Ако сте икада ушли у гаражу и возили се у круг само да бисте открили да је паркинг пун, можете ценити предности компјутерског вида за контролу паркирања. Камере могу да идентификују отворена места и да поврате информације рачунару када је парцела пуна. Знакови на улазу могу упозорити возаче на пуне парцеле и избјећи главобоље за све.
Поред тога, плацеви за паркирање могу пратити регистарске таблице и појединачна места како би одредили колико дуго аутомобил остаје паркиран. Власници парцела могу смањити губитке и пратити своја улагања.
3. Самовозећа возила
Није лако пронаћи аутомобил без неког облика технологије компјутерског вида. Већина нових возила има вишеструке апликације које одузимају много нагађања у вожњи, као што су аутоматско паркирање и темпомат.
Иако су ово релативно нове технологије, самовозећи аутомобили се раде деценијама. Аутомобили који се сами возе више нису уврштени у научнофантастичне филмове. Иако се већина аутомобила не квалификује као потпуно аутономна, постоје неки за које није потребан људски возач осим ако ситуација не превазилази могућности аутомобила, попут саобраћајне гужве.
Самовозећа возила ослањају се на низ технологија компјутерског вида како би функционисала без контроле људског возача. Возила највишег нивоа поседују довољно камера и података за безбедно маневрисање улицама захваљујући напредној детекцији пешака, откривању саобраћајних знакова, избегавању судара и праћењу стања на путу.
Здравствена индустрија
Здравствена индустрија остаје на челу већине технолошког напретка док тражимо начине да живимо дуже и да се осећамо здравије. Није изненађење да је здравствена индустрија прихватила компјутерски вид за откривање рака, класификацију ћелија за идентификацију болести и недавно, дијагнозу ЦОВИД-а.
Техничари такође могу да користе компјутерски вид за анализу покрета ради идентификације потенцијалних неуролошких и мишићно-скелетних стања. Корисно је за рехабилитацију, терапију и подршку вежбама за оне који се опорављају од повреда проценом кретања и демонстрирањем вежби. Извори лечења могу да пошаљу пацијента кући или на помоћну негу уз видео снимке који усмеравају правилне покрете како би се спречиле даље повреде и безбедно убрзао опоравак.
Даље, једна од најпопуларнијих апликација за компјутерски вид у медицини је обука вештина. Становници, лекари и хирурзи могу да прођу обуку о медицинским вештинама путем виртуелних платформи које им омогућавају да безбедно симулирају операције и процедуре пре него што предузму случајеве из стварног света.
Подршка малопродаји
Аутоматизација софтвера компјутерског вида подржава малопродајне објекте тако што прати купце како би бројали промет кроз продавнице. Праћење трендова омогућава продавницама да запошљавају особље у складу са тим, али такође помаже тимовима за превенцију губитака да надгледају да ли се шуњају и циљају на проблеме са крађама.
Пољопривредне апликације
Пољопривредници са масивним операцијама могу да поједноставе своје послове помоћу софтвера за компјутерски вид који прати животиње и усеве. Лакше је рано идентификовати најезде инсеката и епидемије болести, пратити приносе и оптимизовати свој тим. Пољопривредници који раде са недостатком особља могу да аутоматизују различите активности, укључујући жетву, плијевљење корова и сетву.
Аутоматизација производње
Производња би могла бити једна од најбољих опција за коришћење аутоматизације и компјутерског вида. То је следећи корак у хипераутоматизацији јер производни тимови интегришу софтвер компјутерског вида како би унапредили све, од производње до контроле квалитета.
- Побољшајте аналитику продуктивности помоћу препознавања лица да бисте проценили индивидуалну употребу времена и ресурса за стварање ефикаснијих процеса.
- Искористите софтвер компјутерског вида да визуелно прегледате опрему како бисте раније идентификовали проблеме, што може смањити застоје и трошкове поправке. Такође може да идентификује слабе тачке у личној заштитној опреми (ППЕ).
- Тимови за обезбеђење квалитета могу да користе аутоматизацију софтвера компјутерског вида да би проценили и упоредили производе како би елиминисали неисправне компоненте или идентификовали ставке којима је потребна поправка пре него што их пошаљу.
Поред тога, компаније могу израдити модуле за обуку вештина и евалуације користећи виртуелну опрему и софтвер за компјутерски вид. Запослени могу да науче нове вештине и унапреде постојеће способности да побољшају перформансе и ефикасност без жртвовања било ког производа.
Рачунарска визија у аутоматизацији тестирања софтвера – прича о прошлости, садашњости и будућности
Већина индустрија има користи од технологије компјутерског вида, али следећа фаза је прихватање алата за компјутерски вид за аутоматизацију тестирања софтвера . Коришћење софтвера за компјутерски вид за тестирање аутоматизације није нов концепт, али је далеко од најранијих покушаја.
Еволуција компјутерског вида у тестирању софтвера – историја
Софтвер за тестирање постојао је још 1970-их, али је захтевао значајне напоре да се покрене на лицу места. Без интернета, компаније за развој софтвера морале су да кодирају и шаљу појединачне тестове сваком клијенту.
Најраније итерације софтвера за аутоматско тестирање захтевале су честа ажурирања и превише поједностављени системи нису могли да се носе са сложеним задацима. Даље, било је неколико проблема са некомпатибилношћу и људским грешкама.
Аутоматско тестирање је било мање ефикасно и одузимало је више времена од ручног тестирања неколико деценија. Били су потребни значајни добици и напредак у технологији да би се добили одрживи производи и откључале предности софтвера за аутоматско тестирање, укључујући компјутерски вид.
Како се компјутерски вид користи у аутоматизацији тестирања софтвера – садашњост
Еволуција софтвера за аутоматско тестирање значајно се променила захваљујући напретку у технологији компјутерског вида. Класификација слика, откривање и праћење објеката и проналажење слика засновано на садржају револуционирали су процес аутоматизације тестирања софтвера.
Данас компаније и владе користе алате за тестирање компјутерског вида за развој софтвера и аутоматизацију како би повећали ефикасност и продуктивност. То је критичан корак у хипераутоматизацији и рационализацији процеса како би се ојачао крајњи резултат и максимизирао учинак без угрожавања квалитета.
Нове употребе рачунарског вида у аутоматизацији тестирања софтвера – будућност
Пројекције индустрије истичу раст машинског учења и проширење ЦНН-а како би се аутоматизовала већа оптерећења и оптимизовали постојећи процеси. Вероватно ћемо видети више услуга заснованих на облаку и повећану употребу дронова и мобилних уређаја како би се омогућило људима да раде са било ког места у свету.
Предности компјутерског вида у аутоматизацији тестирања софтвера
Предности алата за компјутерски вид у тестирању софтвера не могу се прецијенити, али је немогуће разјаснити сваку могућу предност. Ипак, неке од највећих предности могу довести до невероватног раста и промена у продуктивности.
Смањује слепе тачке
Једна од највећих предности алата за компјутерски вид у тестирању софтвера је могућност смањења слепих тачака у постојећим процесима. Побољшање постојећих алата за тестирање аутоматизације софтвером за компјутерски вид помаже да се машине оријентишу унутар простора и попуњавају празнине. Аутоматизација софтвера за компјутерски вид подржава системе попуњавањем празнина око података како би се усидриле примљене информације и формулисала потпунија слика.
Рапид Тестинг
Брже тестирање је још један бонус за укључивање у тестирање компјутерског вида у апликацијама софтверског инжењеринга. Коришћење компјутерског вида значи да ваш тим не мора да троши драгоцено време на израду података за нестандардна подешавања или производе. Рачунар може да се прилагоди променама на основу приказа и слика које прима.
Евер-Импровинг
Као и већина технолошког напретка, алати за тестирање компјутерског вида за развој софтвера остају у току док програмери усавршавају и проширују могућности. Коришћење софтвера за компјутерски вид за тестирање аутоматизације остаће на челу већине индустрија у годинама које долазе јер је простор за раст неограничен.
Аутоматско ГУИ тестирање
Није лако пронаћи људе који ће поуздано обављати свакодневне задатке у било којој индустрији, тако да проналажење начина за аутоматизацију тих заморних процеса спашава све. Најбољи алати за компјутерски вид за аутоматизацију тестирања софтвера могу управљати овим задацима, штедећи компанијама време и новац, а истовремено смањујући оптерећење запослених.
Изазови компјутерског вида у аутоматизацији тестирања софтвера
Коришћење софтвера за компјутерски вид за тестирање аутоматизације није савршено, а треба узети у обзир неколико значајних недостатака.
Зависност од квалитета слике
Није тајна да лош квалитет слике може дати негативне резултате, али шта је са променљивим условима осветљења или недоследном оријентацијом? Док се наше очи лако прилагођавају суптилним променама у осветљењу, софтвер за компјутерски вид не. Чак и најбољи алати за компјутерски вид за аутоматизацију тестирања софтвера не могу савршено да реплицирају људско око.
Скевед Леарнинг
Неки сектори имају ограничен приступ квалитетним подацима неопходним за постизање својих циљева. На пример, областима здравствене заштите можда недостају висококвалитетни видео снимци и слике за стварање реалистичних виртуелних простора за праксу. Није увек лако попунити празнине или креирати довољне скупове података.
Рачунални трошкови
Између потребног хардвера и употребе вештих инжењера компјутерског вида, трошкови постављања софтвера за компјутерски вид за тестирање аутоматизације су значајни. Потцењивање трошкова доводи до нетачних података и приноса испод вредности.
Ограничења тренутних алата за аутоматизацију софтвера
Постојећи алати за аутоматизацију софтвера имају урођена ограничења која утичу на укупне резултате. Иако постоје значајне предности у односу на ручно тестирање, недостатке је непрактично занемарити.
- Постојећи алати за аутоматизацију могу да прегледају само оно што знају, што значи да ако нисте дали податке, они не могу да провере ван постављених параметара.
- Када се покрене, можете уштедети много времена, али је потребно неко време да се систем доведе до брзине.
- Није јефтино. Коришћење софтверских алата за аутоматизацију има своју цену и представља значајну инвестицију, али се дугорочно исплати.
- Очекујте континуирано одржавање кода како бисте осигурали тачне резултате.
На крају, софтверски алати за аутоматизацију су слични роботској аутоматизацији процеса (РПА) јер елиминишу људски додир. Тимови губе вредне, квалификоване запослене јер када пређу на аутоматизоване алате. Осим тога, рачунари не могу да размишљају или реагују као људи, што може бити бонус и недостатак.
Како започети тестирање софтвера помоћу Цомпутер Висион-а, алата за ниске кодове
Започињање било ког пројекта може изгледати неодољиво, посебно ако укључује компликовану технологију. Срећом, једна од предности алата за компјутерски вид у тестирању софтвера је то што вешти инжењери обављају већину посла, тако да не морате да научите опсежан код или техничке вештине да бисте га користили.
ЗАПТЕСТ софтвер се ослања на уграђене функције које испоручују алатку са ниским кодом која задовољава ваше потребе. Резервишите демо и сазнајте како ЗАПТЕСТ може да побољша ваш резултат уз наше услуге аутоматизације тестирања софтвера на једном месту и посвећен тим стручњака.
ФАКс
Да ли још увек имате питања о коришћењу компјутерског вида и аутоматизације тестирања софтвера? Ова уобичајена питања и одговори могу разјаснити ствари.
Шта је компјутерско тестирање вида?
Тестирање компјутерског вида изазива системе да утврде њихову тачност у идентификацији, категоризацији, па чак и реаговању на слике субјеката. Он успоставља основу за коришћење алата за тестирање компјутерског вида за развој софтвера и друге задатке аутоматизације.
Да ли је за тестирање компјутерског вида потребно кодирање?
Да и не. Машинско учење значи да софтверски инжењери не морају ручно да кодирају све јер могу да користе постојеће функције и алгоритме. Међутим, још увек постоји елемент кодирања укључен на сваком нивоу.
Које вештине су вам потребне за аутоматизацију тестирања софтвера за компјутерски вид?
Чак и најбољи алати за компјутерски вид за аутоматизацију тестирања софтвера захтевају вешт програмер или инжењер у почетку. Потребан вам је неко са опсежном позадином кодирања и разумевањем ДевОпс метода да бисте успоставили систем и све пребацили на мрежу. Обично бисте користили математичке вештине високог нивоа, статистику, обраду слика и способности препознавања образаца.
Алати за компјутерски вид за аутоматизацију тестирања софтвера
Алати за тестирање компјутерског вида могу побољшати ефикасност и продуктивност, али је за испоруку потребан производ високог нивоа. ЗАПТЕСТ је водећи алат за аутоматизацију тестирања заснован на софтверу за компјутерски вид са доказаним резултатима и добрим искуством.
Користећи технологију Цомпутер Висион у ЗАП Објецт Енгине-у (ЗОЕ) корисници могу да креирају аутоматизацију било ког дигиталног интерфејса, укључујући апликације уживо, видео записе, па чак и да креирају скрипте од макета. Тип УИ технологије под аутоматизацијом више није питање. Ми у ЗАП-у кажемо: „Ако можете ручно да извршите процедуру кроз своју апликацију, ЗАПТЕСТ може аутоматизовати тај АСИС без икаквих ограничења“.
Користимо најсавременије технологије за креирање најбољих алата заснованих на компјутерском виду за аутоматизацију тестирања софтвера. Наш свестрани софтвер ради на више платформи и апликација како би осигурао да добијете оптималан резултат.
Да ли сте заинтересовани да научите како алатка за аутоматизацију тестирања софтвера може да поједностави ваше пословне процесе и побољша ваш крајњи резултат до десет пута? Контактирајте ЗАПТЕСТ тим данас да бисте сазнали више.
