Dieses Amazon-Patent wird die Art und Weise verändern, wie wir im und außerhalb des Internets nach Dingen suchen

Das Verfahren, das in einem kürzlich von Amazon erteilten Patent mit dem Titel "System and method for rare object localisation and search in overhead imagery" beschrieben wird, kann als ein weiterer Meilenstein in der Entwicklung der Bilderkennung angesehen werden, der ein großes Potenzial für den Einsatz in verschiedenen Bereichen bietet. Heute wollen wir sehen, worum es in diesem Patent geht und was es uns bringen kann.

Worum geht es in dem Patent?

Vereinfacht ausgedrückt, beschreibt dieses Patent ein System und eine Methode, die das Auffinden und die Suche nach seltenen Objekten in von oben aufgenommenen Bildern, wie z. B. Satellitenbildern, erleichtert. Das System verwendet ein neuronales Netz, um Bildmerkmale zu extrahieren. Diese Merkmale helfen bei der Identifizierung und Zuordnung von Objekten in den Bildern.

Das Verfahren funktioniert, indem ein Suchbild, das ein zu suchendes Objekt zeigt, und ein Suchbild, das ein zu findendes Objekt zeigt, in das neuronale Netz eingespeist werden. Das neuronale Netz besteht aus verschiedenen Teilen: Ein Teil analysiert das Suchbild und extrahiert räumliche Merkmale, ein anderer Teil analysiert das Suchbild und extrahiert Einbettungsmerkmale. Diese Merkmale können mit eindeutigen Fingerabdrücken verglichen werden, die Objekte beschreiben.

Nach der Merkmalsextraktion erzeugt die Methode räumliche Merkmale über das räumliche Netzwerk und ein Abfragemerkmal über das Einbettungsnetzwerk. Das Abfragemerkmal wird dann einem künstlichen neuronalen Netz (ANN) zur Indizierung zugeführt, einer Art großer Datenbank, die hilft, Merkmale mit bekannten Objekten abzugleichen.

Schließlich bestimmt die Methode die beste Übereinstimmung für ein Objekt in einem Bild, nach dem mit Hilfe des ANN-Indexes gesucht wird. Dies hilft, seltene Objekte in Bildern zu finden, ohne dass die Merkmale oder die Datenbank geändert oder überarbeitet werden müssen. Das in diesem Patent beschriebene System und Verfahren hat gute Ergebnisse bei der Lokalisierung von Objekten in Satellitenbildern gezeigt und kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, in denen eine genaue Objektlokalisierung erforderlich ist.

Zusammenfassend werden in diesem Patent ein System und ein Verfahren vorgestellt, das ein neuronales Netz zur Suche und Identifizierung seltener Objekte in Überkopfbildern einsetzt. Das System analysiert Bildmerkmale, gleicht sie mit bekannten Objekten aus einer Datenbank ab und liefert genaue Ergebnisse, ohne dass umfangreiche Anpassungen oder Änderungen erforderlich sind.

t

Wie die neue Methode funktionier

Anwendung der Methode

Die beschriebene Methode wurde in erster Linie zum Auffinden von Objekten in Satellitenbildern entwickelt. Die Anwendungsmöglichkeiten können jedoch über diesen Bereich hinausgehen. Eine Besonderheit dieser Methode ist, dass sie es ermöglicht, bestimmte Objekte in einem Bild zu finden, das viele andere komplexe Details enthält. Während frühere Methoden die Erkennung von Objekten ermöglichten, die sich im Fokus eines Bildes befinden, erlaubt die in diesem Artikel besprochene Methode die Erkennung von Objekten, die für das menschliche Auge kaum sichtbar sind, und deren schnelle Klassifizierung. Eine der praktischsten Anwendungen findet sich im medizinischen Bereich, wo die schnelle Erkennung bestimmter Krankheiten allein durch die Betrachtung von Gewebe möglich ist, was den Diagnoseprozess in Bereichen wie der Histopathologie und anderen vereinfacht.

Auffinden und Suchen eines Bildes in einem Überkopffoto

Neben den in diesem Artikel behandelten Bereichen kann die Methode auch in anderen Bereichen Anwendung finden. Hier sind nur einige von ihnen:

1. Umweltüberwachung: Die Methode kann auf oberirdische Bilder angewandt werden, um seltene und gefährdete Arten zu identifizieren oder um Veränderungen in Ökosystemen zu verfolgen, um besser zu verstehen, was getan werden muss, um die Umweltsituation insgesamt zu verbessern.
2. Sicherheit und Überwachung: In Sicherheits- und Überwachungssystemen kann die Methode dazu beitragen, verdächtige Objekte oder Personen in überfüllten Bereichen zu erkennen. Sie kann auf Flughäfen, öffentlichen Plätzen oder in kritischen Infrastrukturen eingesetzt werden, um die Erkennungs- und Reaktionsmöglichkeiten zu verbessern.
3. Geologie und Bergbau: Die Methode kann in der Geologie und in der Bergbauindustrie nützlich sein. Sie kann helfen, Mineralvorkommen, geologische Formationen oder potenzielle Abbaustellen durch die Analyse von hochauflösenden Satelliten- oder Luftaufnahmen zu identifizieren.
4. Infrastruktur und Stadtplanung: Stadtplaner und Ingenieure können von dieser Methode profitieren, indem sie Überkopfaufnahmen verwenden, um unterirdische Versorgungsleitungen zu lokalisieren, den Zustand der Infrastruktur zu bewerten oder neue Entwicklungen zu planen. Es kann den Prozess der Identifizierung von interessanten Standorten in komplexen städtischen Umgebungen beschleunigen.

Diese Methode kann jedoch auch für normale Benutzer nützlich sein. Sehen wir uns ein paar mögliche Anwendungen an:

1. Websuche: Während bisherige Methoden besser funktionierten, wenn das gesuchte Objekt im Vordergrund steht, ermöglicht die neue Methode, das Unscheinbare aus einem größeren Bild herauszufiltern. So ist es möglich, durch das Fotografieren einer Menschenmenge beispielsweise ein bestimmtes T-Shirt zu finden, das einem gefällt – was auch für den E-Commerce große Perspektiven eröffnet.
2. Personenschutz: Im Zusammenhang mit dem Personenschutz kann die Methode zur Verbesserung von Überwachungssystemen und der Objekterkennung beitragen. Sie kann dazu beitragen, potenzielle Gefahren oder verdächtige Objekte an öffentlichen Plätzen zu identifizieren und so die allgemeine Sicherheit zu verbessern und für Ruhe zu sorgen.
3. Persönliche Fotografie und Bildorganisation: Die Verwaltung einer großen Fotosammlung kann eine Herausforderung sein, und die Suche nach einem bestimmten Foto kann zeitaufwendig sein. Auch hier kann die Methode nützlich sein, da sie hilft, Fotos automatisch zu markieren und zu kategorisieren, basierend auf dem, was auf ihnen zu sehen ist, was das Auffinden und Verwalten großer Fotosammlungen erleichtert. 

Schlussfolgerung

Das jüngste Patent von Amazon könnte als neuer Schritt in der Entwicklung der KI-basierten Bilderkennung angesehen werden, der eine produktive Verarbeitung und Analyse komplexer Bilder ermöglicht. Es könnte in Bereichen Anwendung finden, in denen die Suche in Bildern mit vielen feinen Details erforderlich ist. Es wurde in erster Linie für die Analyse von Satellitenbildern entwickelt, kann aber auch in verschiedenen Bereichen im Zusammenhang mit Überlagerungsbildern nützlich sein. Sie kann auch im medizinischen Bereich eingesetzt werden, um die Diagnose verschiedener Pathologien zu erleichtern, oder sie kann für den Normalbürger nützlich sein, indem sie die Bildsuche wesentlich effizienter macht.