?在人們談?wù)撚嬎銠C視覺之前，需要評估我們自己的人類視覺系統(tǒng)。例如在生活中能用眼球做些什么。不管怎樣，對于計算機來說，它們的鏡頭和不同傳感器（即人工智能）背后的生活并不完全令人驚訝，而且更加混亂。然而，計算機視覺技術(shù)幫助解決了人類眼睛的局限性。


計算機視覺極大地影響著組織，從零售到農(nóng)業(yè)。對于那些需要用人的眼睛來觀察環(huán)境的問題，它尤其有價值。由于該標準中存在大量的問題，大量的計算機視覺應(yīng)用尚未被發(fā)現(xiàn)或耗盡。


在這篇文章中，我們想闡明計算機視覺技術(shù)的重大突破，這有助于減輕人類的任務(wù)和商業(yè)運作。



深度學習在圖像識別中的作用


你不能過分強調(diào)利用大量高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)進行機器學習的好處。來自微軟的亞當項目（projectadam）通過其先進的計算機視覺程序?qū)⑦@一點說得非常清楚，該程序非常出色，它可以區(qū)分Pembroke犬和Cardigan Corgi犬的圖像。這是一項即使對人類也很麻煩的活動。Adam項目的算法將自己建模為一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從ImageNet數(shù)據(jù)集中，1400多萬張圖片被分成22000個分類。這就是它的ML算法在不同環(huán)境下也能如此熟練地感知圖片的方式。


無論如何，犬種鑒定只是冰山一角。亞當項目對未來健康意識強的買家以及視障人士和殘疾人社區(qū)都具有重要意義。


控制疫情的擴散


計算機視覺用于共面控制?；趚射線的疫情診斷存在許多深度學習和計算機視覺模型。用數(shù)字胸部x射線攝影（CXR）圖像識別疫情病例的最主流方法是COVID-Net，由加拿大達爾文人工智能公司創(chuàng)建。


蒙面人臉識別也被用來識別利用口罩和防護設(shè)備來限制Covid的傳播。計算機視覺系統(tǒng)幫助各國實施口罩作為控制病毒傳播的技術(shù)。例如，私有企業(yè)Uber已經(jīng)在其移動應(yīng)用程序中實現(xiàn)了計算機視覺算法，以發(fā)現(xiàn)旅行者是否戴著口罩。像這樣的項目使運輸在病毒大流行期間更加安全。


人類形象的變化


生成性對抗網(wǎng)絡(luò)是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要發(fā)展。Faceapp是一個利用過濾器完全改變輸入圖像的應(yīng)用程序。GANs的訓練包括兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互競爭，根據(jù)給定的訓練信息的分布產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。盡管GANs最初是作為一種無監(jiān)督學習機制提出的，但它已經(jīng)證明自己是監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習的有力競爭者。


揭開古代雅典的歷史


雖然fedorasportingIndy對于我們創(chuàng)意思維的遙遠考古學家來說仍然是原始的，但這個領(lǐng)域最近發(fā)生了獨特的變化。


新邊疆發(fā)現(xiàn)我們的圣人在阿拉巴馬州的辦公室里尋找失落的埃及城市塔尼斯，或者招募一大批袖手旁觀的考古學家查看衛(wèi)星圖片，尋找成吉思汗的墳墓。在這兩個案例中，專家和程序圖像分析的結(jié)合使探索更快、更便宜、更有力。


巴塞羅那計算機視覺中心的一個科學家團隊建立了一個名為Knowxel的眾包平臺，旨在通過允許用戶利用全球范圍的多功能勞動力，準備和增強內(nèi)容和圖像分析中的計算機視覺算法，最終目標是應(yīng)對此類公民科學挑戰(zhàn)。


交通流量分析


對于智能交通系統(tǒng)（ITS），交通流的檢測已經(jīng)被廣泛地分析，它利用了侵入性技術(shù)（標簽、路面下線圈等）和非侵入性策略（如攝像頭）。隨著計算機視覺在人工智能領(lǐng)域的興起，視頻分析技術(shù)可以應(yīng)用到無處不在的交通攝像頭上，在智能交通和智慧城市中產(chǎn)生巨大的影響。利用計算機視覺手段可以觀察交通流，并測量交通工程師所需的一些因素。計算機視覺應(yīng)用被用于交通標志的檢測和識別。視覺方法用于從各種交通場景中分割交通標志（利用圖像分割），并利用深度學習算法對交通標志進行識別和分割。


計算機視覺技術(shù)的主要國家


中國


我們都知道中國在人工智能競賽中處于領(lǐng)先地位。但是，隨著中國的重大技術(shù)發(fā)展，它也在計算機視覺領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。例如，SenseTime是一家總部位于中國的公司，它在人臉識別技術(shù)方面正在取得重大進展。不僅僅是面部識別，它還為全球頂尖企業(yè)提供移動圖像處理和其他人工智能解決方案。


美國


美國也在給中國帶來一場激烈的競爭。加州主要表現(xiàn)良好，Nauto利用計算機視覺技術(shù)通過減少碰撞次數(shù)來優(yōu)化交通。通過他們的智能系統(tǒng)，可以觀察駕駛員以及他們?nèi)绾闻c道路和自己的車輛互動。


以色列


沒想過吧？以色列在計算機視覺技術(shù)方面做得非常好。以色列的初創(chuàng)企業(yè)吸引了大量資金，像MobileEye這樣的公司正在利用計算機視覺改造這個國家。

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來源：賢集網(wǎng)
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