计算机视觉技术的重大突破将提高了生活水平

 在人们谈论计算机视觉之前，需要评估我们自己的人类视觉系统。例如在生活中能用眼球做些什么。不管怎样，对于计算机来说，它们的镜头和不同传感器（即人工智能）背后的生活并不完全令人惊讶，而且更加混乱。然而，计算机视觉技术帮助解决了人类眼睛的局限性。


计算机视觉极大地影响着组织，从零售到农业。对于那些需要用人的眼睛来观察环境的问题，它尤其有价值。由于该标准中存在大量的问题，大量的计算机视觉应用尚未被发现或耗尽。


在这篇文章中，我们想阐明计算机视觉技术的重大突破，这有助于减轻人类的任务和商业运作。



深度学习在图像识别中的作用


你不能过分强调利用大量高质量的训练数据进行机器学习的好处。来自微软的亚当项目（projectadam）通过其先进的计算机视觉程序将这一点说得非常清楚，该程序非常出色，它可以区分Pembroke犬和Cardigan Corgi犬的图像。这是一项即使对人类也很麻烦的活动。Adam项目的算法将自己建模为一个神经网络，从ImageNet数据集中，1400多万张图片被分成22000个分类。这就是它的ML算法在不同环境下也能如此熟练地感知图片的方式。


无论如何，犬种鉴定只是冰山一角。亚当项目对未来健康意识强的买家以及视障人士和残疾人社区都具有重要意义。


控制疫情的扩散


计算机视觉用于共面控制。基于x射线的疫情诊断存在许多深度学习和计算机视觉模型。用数字胸部x射线摄影（CXR）图像识别疫情病例的最主流方法是COVID-Net，由加拿大达尔文人工智能公司创建。


蒙面人脸识别也被用来识别利用口罩和防护设备来限制Covid的传播。计算机视觉系统帮助各国实施口罩作为控制病毒传播的技术。例如，私有企业Uber已经在其移动应用程序中实现了计算机视觉算法，以发现旅行者是否戴着口罩。像这样的项目使运输在病毒大流行期间更加安全。


人类形象的变化


生成性对抗网络是计算机视觉领域的一个重要发展。Faceapp是一个利用过滤器完全改变输入图像的应用程序。GANs的训练包括两个神经网络相互竞争，根据给定的训练信息的分布产生新的数据。尽管GANs最初是作为一种无监督学习机制提出的，但它已经证明自己是监督学习和半监督学习的有力竞争者。


揭开古代雅典的历史


虽然fedorasportingIndy对于我们创意思维的遥远考古学家来说仍然是原始的，但这个领域最近发生了独特的变化。


新边疆发现我们的圣人在阿拉巴马州的办公室里寻找失落的埃及城市塔尼斯，或者招募一大批袖手旁观的考古学家查看卫星图片，寻找成吉思汗的坟墓。在这两个案例中，专家和程序图像分析的结合使探索更快、更便宜、更有力。


巴塞罗那计算机视觉中心的一个科学家团队建立了一个名为Knowxel的众包平台，旨在通过允许用户利用全球范围的多功能劳动力，准备和增强内容和图像分析中的计算机视觉算法，最终目标是应对此类公民科学挑战。


交通流量分析


对于智能交通系统（ITS），交通流的检测已经被广泛地分析，它利用了侵入性技术（标签、路面下线圈等）和非侵入性策略（如摄像头）。随着计算机视觉在人工智能领域的兴起，视频分析技术可以应用到无处不在的交通摄像头上，在智能交通和智慧城市中产生巨大的影响。利用计算机视觉手段可以观察交通流，并测量交通工程师所需的一些因素。计算机视觉应用被用于交通标志的检测和识别。视觉方法用于从各种交通场景中分割交通标志（利用图像分割），并利用深度学习算法对交通标志进行识别和分割。


计算机视觉技术的主要国家


中国


我们都知道中国在人工智能竞赛中处于领先地位。但是，随着中国的重大技术发展，它也在计算机视觉领域处于领先地位。例如，SenseTime是一家总部位于中国的公司，它在人脸识别技术方面正在取得重大进展。不仅仅是面部识别，它还为全球顶尖企业提供移动图像处理和其他人工智能解决方案。


美国


美国也在给中国带来一场激烈的竞争。加州主要表现良好，Nauto利用计算机视觉技术通过减少碰撞次数来优化交通。通过他们的智能系统，可以观察驾驶员以及他们如何与道路和自己的车辆互动。


以色列


没想过吧？以色列在计算机视觉技术方面做得非常好。以色列的初创企业吸引了大量资金，像MobileEye这样的公司正在利用计算机视觉改造这个国家。

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来源：贤集网
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