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機(jī)器視覺在應(yīng)用上的廣泛性

新機(jī)器視覺 ? 來源:新機(jī)器視覺 ? 作者:新機(jī)器視覺 ? 2020-11-27 09:33 ? 次閱讀
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機(jī)器視覺人工智能重要分支,機(jī)器視覺在應(yīng)用上具有廣泛性,能夠在智能制造,以及眾多智能生活領(lǐng)域展開應(yīng)用;在技術(shù)上具有獨(dú)特性,是唯一非接觸式識(shí)別、測量物體的前沿技術(shù);在硬件上具有成本的經(jīng)濟(jì)性,不會(huì)對產(chǎn)品的成本構(gòu)成造成成本壓力。廣泛性和獨(dú)特性使得其在許多領(lǐng)域構(gòu)成產(chǎn)品核心競爭力的一部分;而經(jīng)濟(jì)性則能夠使得產(chǎn)品擺脫硬件的束縛,從而在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、客戶需求把握上更具靈活性,也使其具備更強(qiáng)的盈利能力。

TOP 1:人臉識(shí)別

人臉識(shí)別是人工智能視覺與圖像領(lǐng)域中最熱門的應(yīng)用, 今年 2 月,《麻省理工科技評(píng)論》發(fā)布「2017 全球十大突破性技術(shù)」榜單,來自中國的技術(shù)「刷臉支付」位列其中。這是該榜單創(chuàng)建 16 年來首個(gè)來自中國的技術(shù)突破。

人臉識(shí)別技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療等行業(yè)。據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析,我國的人臉識(shí)別產(chǎn)業(yè)的需求旺盛,需求推動(dòng)導(dǎo)致企業(yè)敢于投入資金。目前,該技術(shù)已具備大規(guī)模商用的條件,未來三到五年將高速增長。而今年,這一技術(shù)有望在金融與安防領(lǐng)域迎來大爆發(fā)。

TOP 2:視頻/監(jiān)控分析

視頻/監(jiān)控分析是人工智能視覺與圖像領(lǐng)域中第二大熱門應(yīng)用。

人工智能技術(shù)可以對結(jié)構(gòu)化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進(jìn)行快速檢索、查詢。這項(xiàng)應(yīng)用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動(dòng)的交通樞紐,該技術(shù)也被廣泛用于人群分析、防控預(yù)警等。

視頻/監(jiān)控領(lǐng)域盈利空間廣闊,商業(yè)模式多種多樣,既可以提供行業(yè)整體解決方案,也可以銷售集成硬件設(shè)備。將技術(shù)應(yīng)用于視頻及監(jiān)控領(lǐng)域在人工智能公司中正在形成一種趨勢,這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用將率先在安防、交通甚至零售等行業(yè)掀起應(yīng)用熱潮。

TOP 3:圖片識(shí)別分析

靜態(tài)圖片識(shí)別應(yīng)用熱度在視覺與圖像領(lǐng)域中排名第三。將人工智能技術(shù)單純用于圖片識(shí)別分析的應(yīng)用企業(yè)數(shù)量并不如預(yù)想的多,可能有一下幾個(gè)方面原因:

1、目前視頻監(jiān)控方向的盈利空間大,眾多企業(yè)的注意力都放在了視頻監(jiān)控領(lǐng)域;

2、人臉識(shí)別屬于圖片識(shí)別的一個(gè)應(yīng)用場景,做人臉識(shí)別的大多數(shù)企業(yè)同時(shí)也在提供圖片識(shí)別服務(wù),但是銷售效果不佳,主要贏利點(diǎn)還在于人臉識(shí)別;

3、圖片識(shí)別大多商用場景還屬于藍(lán)海,潛力有待開發(fā);

4、圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握,創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。

TOP 4:駕駛輔助/智能駕駛

隨著汽車的普及,汽車已經(jīng)成為人工智能技術(shù)非常大的應(yīng)用投放方向,但就目前來說,想要完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛/無人駕駛,距離技術(shù)成熟還有一段路要走。

不過利用人工智能技術(shù),汽車的駕駛輔助的功能及應(yīng)用越來越多,這些應(yīng)用多半是基于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。

TOP 5:三維圖像視覺

三維圖像視覺主要是對于三維物體的識(shí)別,應(yīng)用于三維視覺建模,三維測繪等領(lǐng)域。

TOP 6:工業(yè)視覺檢測

機(jī)器視覺可以快速獲取大量信息,并進(jìn)行自動(dòng)處理。在自動(dòng)化生產(chǎn)過程中,人們將機(jī)器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。

機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。運(yùn)用在一些危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合;此外,在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中,機(jī)器視覺檢測可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。

TOP 7:醫(yī)療影像診斷

醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過 90% 的數(shù)據(jù)來自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領(lǐng)域擁有孕育深度學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù),醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生,提升醫(yī)生的診斷的效率。

TOP 8:文字識(shí)別

計(jì)算機(jī)文字識(shí)別,俗稱光學(xué)字符識(shí)別,它是利用光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來,并轉(zhuǎn)換成一種計(jì)算機(jī)能夠接受、人又可以理解的格式。這是實(shí)現(xiàn)文字高速錄入的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

TOP 9:圖像及視頻編輯

2016 年,Google 舉行了一場人工智能作家的畫展。通過一個(gè)名叫DeepDream的藝術(shù)生成器,谷歌可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由內(nèi)部傳送到外部。不是識(shí)別圖像,而是創(chuàng)作圖像。有人稱這些機(jī)器做的畫為機(jī)器之夢。

目前市場上也出現(xiàn)了很多運(yùn)用及機(jī)器學(xué)習(xí)算法對圖像進(jìn)行處理,可以實(shí)現(xiàn)對圖片的自動(dòng)修復(fù)、美化、變換效果等操作。并且越來越受到用戶青睞。

機(jī)器視覺在應(yīng)用場景上逐漸突破工業(yè)檢測,其應(yīng)用邊界逐步向智能生活領(lǐng)域拓展。由于機(jī)器視覺在智能生活、智能制造兩個(gè)領(lǐng)域具有不同的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用進(jìn)展,所以機(jī)器視覺于這兩個(gè)領(lǐng)域的行業(yè)發(fā)展趨勢也不盡相同。

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:機(jī)器視覺九大應(yīng)用場景

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原文標(biāo)題:機(jī)器視覺九大應(yīng)用場景

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