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計算機視覺技術的七個典型應用

發(fā)布時間: 2019-04-26發(fā)布者: 瀏覽量: 3565

 計算機視覺的早期實驗始于20世紀50年代,并在20世紀70年代首次在商業(yè)上用于區(qū)分打字文本和手寫文本,但如今計算機視覺的應用已呈指數(shù)級增長。預計到2022年,計算機視覺和硬件市場預計將達到486億美元。目前計算機視覺已經(jīng)成為日常生活中的一部分,即使我們并不知道計算機技術的部署的時間和地點,但仍然會可能體驗計算機視覺的應用。 那什么是計算機視覺,它如何工作又有哪些典型的應用?
什么是計算機視覺?
   計算機視覺是人工智能的一種形式,計算機可以“看到”世界,分析視覺數(shù)據(jù),然后從中作出決定,或者了解環(huán)境和情況。計算機視覺增長背后的驅(qū)動因素之一是我們今天生成的數(shù)據(jù)量,這些數(shù)據(jù)用于培訓和改善計算機視覺。我們的世界里有無數(shù)的圖像和視頻,它們都來自我們移動設備的內(nèi)置攝像頭。但是,雖然圖像可以包括照片和視頻,也可以意味著來自熱或紅外傳感器和其他來源的數(shù)據(jù)。隨著大量的視覺數(shù)據(jù)(每天有超過30億張圖片在網(wǎng)上共享)的出現(xiàn),分析數(shù)據(jù)所需的計算能力變得更加容易獲得,也更加廉價。隨著計算機視覺領域隨著新的硬件和算法的出現(xiàn)而不斷發(fā)展,目標識別的準確率也在不斷提高。在不到十年的時間里,今天的系統(tǒng)已經(jīng)達到99%的準確率,比人類對視覺輸入的快速反應準確率提高了50%。
計算機視覺如何工作?
   實現(xiàn)人工智能所有能力的關鍵組成部分之一是賦予機器視覺能力。為了模擬人類視覺,機器需要獲取、處理、分析和理解圖像。實現(xiàn)這一里程碑的巨大增長得益于神經(jīng)網(wǎng)絡的迭代學習過程。它從一個有助于機器學習特定主題的精選數(shù)據(jù)集開始。如果目標是像2012年谷歌那樣識別貓的視頻,神經(jīng)網(wǎng)絡使用的數(shù)據(jù)集需要有貓的圖像和視頻,以及沒有貓的例子。每個圖像都需要用元數(shù)據(jù)標記,以指示正確的答案。當一個神經(jīng)網(wǎng)絡在數(shù)據(jù)和信號中運行時,它會發(fā)現(xiàn)一個帶有貓的圖像;這是關于它是否正確的反饋,這有助于它的改進。神經(jīng)網(wǎng)絡正在使用模式識別來區(qū)分圖像的許多不同部分。而不是由程序員來定義貓的特征屬性,例如擁有尾巴和胡須,而是從上傳的數(shù)以百萬計的圖像中進行學習。
計算機視覺應用的七個典型案例
   想象一下人類視覺所允許的一切,你就可以開始實現(xiàn)幾乎無窮無盡的計算機視覺應用。以下是當今生產(chǎn)生活中典型的七個應用案例:
自主車輛
   自動駕駛汽車需要計算機視覺。特斯拉(Tesla)、寶馬(BMW)、沃爾沃(Volvo)和奧迪(Audi)等汽車制造商使用多個攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波傳感器從環(huán)境中獲取圖像,這樣他們的自動駕駛汽車就能探測目標、車道標記、標志和交通信號,從而安全駕駛。
谷歌翻譯軟件
   你所需要做的就是把手機攝像頭對準這些單詞,讓谷歌翻譯應用程序幾乎立刻告訴你它在你喜歡的語言中的意思。通過光學字符識別來查看圖像和增強現(xiàn)實來疊加一個精確的翻譯,這是一個使用計算機視覺的方便工具。
面部識別
   中國在使用人臉識別技術方面無疑處于領先地位,他們將其用于警察工作、支付識別、機場安檢,甚至在北京天壇公園分發(fā)廁紙、防止廁紙被盜,以及其他許多應用。
醫(yī)療保健
   由于90%的醫(yī)療數(shù)據(jù)都是基于圖像的,因此醫(yī)學中的計算機視覺有很多用途。從啟用新的醫(yī)療診斷方法到分析X射線,乳房X光檢查和其他掃描,以及監(jiān)測患者以更早發(fā)現(xiàn)問題并協(xié)助手術,期望我們的醫(yī)療機構(gòu),專業(yè)人員和患者將從今天的計算機視覺中受益,并且將來更多它在醫(yī)療保健領域推出。
實時運動跟蹤
   足球和冰球在電視體育節(jié)目中的跟蹤已經(jīng)很常見了一段時間,但計算機視覺還有助于比賽和策略分析、球員表現(xiàn)和評級,以及跟蹤體育節(jié)目中品牌贊助的可見性。
農(nóng)業(yè)
   約翰迪爾(John Deere)在2019年國際消費電子展(CES 2019)上展示了一種半自動聯(lián)合收割機,它利用人工智能和計算機視覺來分析收獲時的糧食品質(zhì),并找出穿過作物的最佳路徑。計算機視覺識別雜草的潛力也很大,這樣除草劑就可以直接噴灑在雜草上,而不是作物上。這有望將所需除草劑的數(shù)量減少90%。
制造業(yè)
   計算機視覺正以各種方式幫助制造商更安全、更智能、更有效地運行。預測性維護只是一個例子,在設備故障導致昂貴的停機之前,用計算機視覺對設備進行監(jiān)控,以便進行干預。對包裝和產(chǎn)品質(zhì)量進行監(jiān)控,并通過計算機視覺減少不合格品。

   計算機視覺在現(xiàn)實世界中已經(jīng)有了大量的應用,而且這項技術還很年輕。隨著人類和機器繼續(xù)合作,人類的勞動力將被解放出來,專注于更高價值的任務,機器的自動處理依賴于圖像識別的過程。

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