Computer Vision adalah satu bidang dalam kecerdasan buatan (AI) yang memfokuskan kepada membantu komputer “melihat” dan memahami kandungan daripada imej atau video digital, serupa dengan cara manusia melihat dan menganalisis dunia sekeliling. Secara ringkas, teknologi ini membolehkan mesin mentafsir, menganalisis dan mengekstrak maklumat bermakna daripada data imej – daripada gambar hingga video – dengan ketepatan tinggi.

Sistem AI penglihatan biasanya menggunakan model pembelajaran mendalam (deep learning) dan rangkaian neural untuk mengenal pasti objek, manusia atau corak dalam gambar, seterusnya meniru keupayaan penglihatan dan persepsi manusia. Teknologi penglihatan komputer kini telah dan sedang digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang – daripada diagnosis imej perubatan, pengecaman wajah, pemeriksaan kecacatan produk hingga kenderaan pandu sendiri – dan dianggap sebagai salah satu bidang teknologi paling dinamik masa kini.

Cara Kerja Computer Vision

Untuk dapat “melihat” dan memahami imej, sistem penglihatan komputer perlu melalui beberapa langkah. Pertama, data imej (contoh: gambar atau video) dikumpul melalui peranti seperti kamera, pengimbas atau sensor khusus. Seterusnya, sistem memproses dan mentafsir data imej tersebut menggunakan algoritma AI yang telah dilatih, untuk mengenal pasti corak atau objek yang dikenali dalam pangkalan data.

Setelah ciri penting dikenalpasti, komputer akan menganalisis dan membuat kesimpulan tentang kandungan imej – contohnya menentukan objek yang muncul, mengenal pasti identiti individu dalam bingkai, atau mengesan tanda-tanda luar biasa pada imej perubatan. Akhir sekali, hasil analisis ditukar menjadi maklumat, tindakan atau amaran yang berguna untuk pengguna atau sistem lain.

Contohnya: sistem boleh memberi amaran tentang kecacatan dalam talian pengeluaran, mengesan akses tanpa izin dalam video keselamatan, atau membantu doktor mendiagnosis penyakit melalui imej.

Untuk melaksanakan analisis kompleks ini, kebanyakan sistem computer vision moden bergantung pada pembelajaran mendalam dengan rangkaian neural tiruan, terutamanya rangkaian neural konvolusi (CNN) – satu model yang sangat berkesan dalam pemprosesan imej.

Rangkaian CNN mampu belajar secara automatik ciri-ciri imej (seperti warna, bentuk, tekstur, kedalaman) daripada sejumlah besar data latihan, membolehkan komputer mengenal pasti corak kompleks dan mengklasifikasikan objek dengan ketepatan tinggi. Dengan aplikasi pembelajaran mendalam, sistem penglihatan komputer menjadi semakin bijak dan tepat dari masa ke masa apabila memproses lebih banyak data.

Yang penting, model computer vision perlu dilatih (training) dengan data berskala besar untuk mencapai prestasi optimum. Contohnya, untuk mengajar mesin mengenal imej satu spesies haiwan tertentu, model boleh diberi beribu-ribu atau bahkan berjuta-juta gambar contoh spesies tersebut dengan pelbagai variasi dari segi jenis, saiz, warna, latar belakang dan sebagainya.

Proses latihan mendalam ini biasanya dijalankan di pusat data atau platform pengkomputeran awan yang berkuasa, menggunakan GPU dan pemecut AI untuk mengendalikan beban pengiraan yang besar dengan lebih cekap. Setelah dilatih sepenuhnya, model penglihatan komputer akan mempunyai pengetahuan yang diperlukan untuk mengenal pasti dan menganalisis data imej baru dengan tepat dalam situasi sebenar.

Aplikasi Penglihatan Komputer dalam Dunia Sebenar

Dengan keupayaan memahami imej, computer vision membuka pelbagai aplikasi praktikal dalam kehidupan dan pengeluaran. Beberapa aplikasi utama termasuk:

Industri & Pengilangan: 

Penglihatan komputer membantu mengautomasikan proses pemeriksaan dan kawalan kualiti di kilang. Sistem yang dilengkapi kamera dan AI boleh mengimbas dan memeriksa produk secara berterusan di talian pengeluaran, mengesan kecacatan atau kerosakan kecil yang sukar dilihat dengan mata kasar, serta memberi amaran segera untuk menyingkirkan produk cacat.

CV juga digunakan untuk memantau keselamatan di persekitaran industri – contohnya menganalisis video masa nyata untuk mengenal pasti kemalangan, kejadian atau pencerobohan ke kawasan berbahaya, seterusnya melindungi keselamatan pekerja.

Perubatan: 

Dalam penjagaan kesihatan, sistem CV membantu doktor dalam menganalisis imej perubatan (X-ray, MRI, CT, ultrasound dan lain-lain). Komputer boleh mengenal pasti tanda-tanda luar biasa, tumor atau kerosakan tisu mikroskopik pada imej diagnosis dengan cepat dan tepat, membantu doktor mengesan penyakit awal dan membuat keputusan rawatan yang lebih berkesan.

Selain itu, penglihatan komputer juga digunakan untuk memantau pesakit dari jauh (melalui kamera, sensor), mengesan pergerakan atau gejala luar biasa untuk memberi amaran segera kepada kakitangan perubatan.

Pengangkutan & Kenderaan Pandu Sendiri: 

Computer vision memainkan peranan penting dalam sistem kenderaan pandu sendiri dan pengangkutan pintar. Pada kenderaan pandu sendiri, kamera dan sensor digabungkan dengan algoritma CV membolehkan kenderaan mengenal pasti pejalan kaki, papan tanda, kenderaan lain dan situasi trafik sekitar secara masa nyata, membantu kenderaan mengemudi dan bertindak balas dengan selamat di jalan raya.

Dalam pengurusan bandar, CV digunakan untuk memantau trafik – contohnya menganalisis aliran kenderaan di persimpangan, mengenal pasti nombor plat atau memantau tingkah laku pejalan kaki – seterusnya mengoptimumkan isyarat lampu trafik dan meningkatkan keselamatan serta mengurangkan kesesakan di bandar.

Runcit: 

Industri runcit memanfaatkan penglihatan komputer untuk menganalisis tingkah laku pembeli dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Kamera dalam kedai yang digabungkan dengan AI boleh menjejaki kawasan produk yang diminati pelanggan, merekod masa pelanggan berhenti di rak, membantu peniaga mengoptimumkan susunan produk serta penempatan kakitangan sokongan dengan lebih berkesan.

Beberapa kedai telah menggunakan CV untuk membolehkan cubaan pakaian maya, mengenal pasti produk yang kurang stok di rak untuk pengisian segera, malah melaksanakan kaunter pembayaran automatik tanpa perlu mengimbas kod bar (pengenalan produk melalui imej) bagi meningkatkan kemudahan pelanggan.

Keselamatan & Pengawasan: 

Penglihatan komputer membolehkan pengawasan keselamatan automatik berskala besar. Kamera keselamatan yang dipasang AI boleh mengesan tingkah laku mencurigakan atau pencerobohan tanpa izin dan menghantar amaran masa nyata kepada pihak keselamatan. Selain itu, teknologi pengecaman wajah berasaskan CV digunakan untuk pengesahan identiti di lapangan terbang, bangunan atau pintu kawalan, menyumbang kepada peningkatan keselamatan dan pencegahan penipuan yang berkesan.

Pertanian: 

Dalam pertanian pintar, CV digunakan untuk menganalisis imej daripada dron atau kamera pengawasan tanaman. Sistem boleh memantau kesihatan tanaman, mengesan awal serangan perosak atau rumpai daripada imej ladang, serta menganggarkan tahap kematangan buah hasil pertanian. Maklumat ini membantu petani membuat keputusan penyiraman, pembajaan atau penuaian dengan tepat, mengoptimumkan hasil dan mengurangkan pembaziran.

Mengapa Computer Vision Penting?

Teknologi penglihatan komputer semakin penting kerana membawa banyak manfaat praktikal:

Automasi tugas: 

Computer vision membolehkan automasi tugas yang sebelum ini memerlukan tenaga manusia, terutamanya kerja berulang atau yang melibatkan pemprosesan sejumlah besar data imej.

Sistem CV boleh beroperasi berterusan 24/7 untuk melaksanakan tugas yang memakan masa dan mudah terdedah kepada kesilapan (contoh: pemeriksaan ribuan produk atau pemantauan ratusan kamera keselamatan), membantu perniagaan menjimatkan kos dan meningkatkan kecekapan operasi.

Ketepatan tinggi: 

Komputer boleh menganalisis imej dengan ketepatan dan konsistensi yang lebih tinggi berbanding manusia dalam banyak situasi. Dengan algoritma pembelajaran mendalam, sistem CV dapat mengenal pasti butiran sangat halus atau perbezaan rumit dalam imej – yang mungkin terlepas pandang oleh pakar akibat keterbatasan penglihatan atau keletihan.

Contohnya, dalam diagnosis imej perubatan atau analisis imej satelit, penglihatan komputer boleh mengesan perubahan mikroskopik dari masa ke masa dengan kebolehpercayaan tinggi, membantu meningkatkan kualiti keputusan pakar.

Memperbaiki pengalaman pengguna: 

Penglihatan komputer membuka pelbagai cara interaksi baru yang mudah dan mesra pengguna. Contohnya, pengguna boleh mencuba pakaian secara maya melalui aplikasi beli-belah dalam talian, menggunakan pengecaman wajah untuk membuka telefon atau daftar masuk hotel, atau mencari menggunakan imej di internet – semua ini berkat CV yang menganalisis dan memahami kandungan imej secara segera. Ini menjadikan pengalaman perkhidmatan lebih pantas, peribadi dan mesra.

Keselamatan dan privasi: 

Dengan keupayaan pemantauan berterusan dan tindak balas pantas, sistem CV menyumbang kepada peningkatan keselamatan dan perlindungan dalam pelbagai bidang. Dalam perubatan dan pengangkutan, CV boleh mengesan awal tanda-tanda luar biasa (seperti kecederaan kecil pada imej atau risiko kemalangan di jalan) untuk memberi amaran segera, mengurangkan risiko kepada manusia.

Dalam bidang keselamatan, CV membantu mengesan penceroboh atau tingkah laku mencurigakan secara automatik, serta menyokong pengecaman suspek dalam rakaman video pengawasan secara besar-besaran, sekali gus meningkatkan tahap keselamatan komuniti.

Trend Pembangunan Computer Vision

Penglihatan komputer terus berkembang dan meluaskan aplikasi. Trend terkini adalah membawa kecerdasan buatan penglihatan ke tepi rangkaian (edge AI) – iaitu melaksanakan model CV pada peranti di lokasi (kamera pintar, telefon, kenderaan pandu sendiri...) tanpa bergantung sepenuhnya pada awan – untuk memproses imej secara segera dengan kelewatan rendah dan melindungi privasi data dengan lebih baik.

Selain itu, CV semakin digabungkan dengan teknologi AI lain untuk membentuk sistem multimodal (multimodal AI), contohnya menggabungkan analisis imej dengan pemahaman bahasa untuk membuat kesimpulan yang lebih menyeluruh.

Kaedah pembelajaran kendiri (self-supervised learning) juga sedang dikaji untuk memanfaatkan jumlah data imej yang sangat besar tanpa perlu label manual, membantu model CV belajar dengan lebih berkesan.

Seiring perkembangan teknologi, pakar juga memberi perhatian kepada etika dan ketelusan CV – memastikan sistem penglihatan AI beroperasi secara adil, tidak melanggar privasi dan boleh menjelaskan keputusan yang dibuat.

>>> Klik untuk ketahui lebih lanjut tentang: 

Apakah itu Deep Learning?

Apakah Pemprosesan Bahasa Semula Jadi?

Dengan kadar pertumbuhan pesat dalam bidang ini (saiz pasaran global dijangka melebihi 50 bilion USD menjelang 2028), computer vision akan terus menjadi teknologi teras yang membawa banyak inovasi dalam masa terdekat. Dari kenderaan pandu sendiri, kilang pintar hingga bandar pintar, penglihatan komputer dijangka menyumbang kepada pembentukan masa depan revolusi digital, menjadikan kehidupan kita lebih selamat, mudah dan pintar.