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    計算機視覺技術的七個典型應用

    發布時間: 2019-04-26發布者: 瀏覽量: 3304

     計算機視覺的早期實驗始於20世紀50年代,並在20世紀70年代首次在商業上用於區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成為日常生活中的一部分,即使91香蕉视频官网並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。 那什麽是計算機視覺,它如何工作又有哪些典型的應用?
    什麽是計算機視覺?
       計算機視覺是人工智能的一種形式,計算機可以“看到”世界,分析視覺數據,然後從中作出決定,或者了解環境和情況。計算機視覺增長背後的驅動因素之一是91香蕉视频官网今天生成的數據量,這些數據用於培訓和改善計算機視覺。91香蕉视频官网的世界裏有無數的圖像和視頻,它們都來自91香蕉视频官网移動設備的內置攝像頭。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據。隨著大量的視覺數據(每天有超過30億張圖片在網上共享)的出現,分析數據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而不斷發展,目標識別的準確率也在不斷提高。在不到十年的時間裏,今天的係統已經達到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。實現這一裏程碑的巨大增長得益於神經網絡的迭代學習過程。它從一個有助於機器學習特定主題的精選數據集開始。如果目標是像2012年穀歌那樣識別貓的視頻,神經網絡使用的數據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據標記,以指示正確的答案。當一個神經網絡在數據和信號中運行時,它會發現一個帶有貓的圖像;這是關於它是否正確的反饋,這有助於它的改進。神經網絡正在使用模式識別來區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,你就可以開始實現幾乎無窮無盡的計算機視覺應用。以下是當今生產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)等汽車製造商使用多個攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波傳感器從環境中獲取圖像,這樣他們的自動駕駛汽車就能探測目標、車道標記、標誌和交通信號,從而安全駕駛。
    穀歌翻譯軟件
       你所需要做的就是把手機攝像頭對準這些單詞,讓穀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。
    麵部識別
       中國在使用人臉識別技術方麵無疑處於領先地位,他們將其用於警察工作、支付識別、機場安檢,甚至在北京天壇公園分發廁紙、防止廁紙被盜,以及其他許多應用。
    醫療保健
       由於90%的醫療數據都是基於圖像的,因此醫學中的計算機視覺有很多用途。從啟用新的醫療診斷方法到分析X射線,乳房X光檢查和其他掃描,以及監測患者以更早發現問題並協助手術,期望91香蕉视频官网的醫療機構,專業人員和患者將從今天的計算機視覺中受益,並且將來更多它在醫療保健領域推出。
    實時運動跟蹤
       足球和冰球在電視體育節目中的跟蹤已經很常見了一段時間,但計算機視覺還有助於比賽和策略分析、球員表現和評級,以及跟蹤體育節目中品牌讚助的可見性。
    農業
       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,並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量減少90%。
    製造業
       計算機視覺正以各種方式幫助製造商更安全、更智能、更有效地運行。預測性維護隻是一個例子,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控,以便進行幹預。對包裝和產品質量進行監控,並通過計算機視覺減少不合格品。

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

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