人工智能 - 计算机视觉

什么是计算机视觉？

计算机视觉是人工智能的一个领域，它使用 Machine Learning 和 Neural Networks 来教计算机和系统解释和提取图像和视频中的信息。这些提取的信息可用于识别和决策。

AI 在计算机视觉中的作用

计算机视觉 和 人工智能 相互补充，提升它们完成开发任务的能力。虽然 AI 为数据分析和决策奠定了基础，但计算机视觉为这一组合引入了视觉理解的方面。

计算机视觉是一种技术，与 AI 结合使用，使机器能够理解和分析视觉信息，类似于人类视觉的机制。

计算机视觉是如何工作的？

计算机视觉需要大量数据，它反复对数据进行分析，直到熟练区分和识别图像。例如，要训练计算机在图像中识别狗，需要向其输入大量不同狗品种的图像，以实现有效识别。

用于有效开发计算机视觉的最重要技术是 Deep Learning、Convolutional Neural Network 和 Machine Learning。

Machine Learning 使用算法和模型，使计算机能够在视觉数据的上下文中自主学习。计算机需要输入足够大的数据量，以便自我学习并区分图像。Convolutional Neural Networks (CNN) 通过将图像分解为带有标签或标记的像素来帮助 machine learning 模型。这些标签用于执行卷积并进行预测。Recurrent Neural Network (RNN) 以类似方式用于视频应用，帮助计算机可视化一系列帧并建立它们之间的关系。

计算机视觉系统的硬件

以下是一些最常用的硬件组件：

• 电源
• 图像采集设备，如相机
• 处理器
• 软件
• 用于监控系统的显示设备
• 配件，如相机支架、电缆和连接器

计算机视觉的任务

以下是利用计算机视觉来提高效率和生产力的任务列表：

• Optical Character Reader (OCR)： 在计算机领域，OCR 是一种将扫描文档转换为可编辑文本的软件，通常与扫描仪配合使用。
• Face Detection： 许多先进的相机都具备此功能，能够读取面部并捕捉完美表情的照片。它用于在正确匹配时允许用户访问软件。
• Object Recognition： 它们安装在超市、相机和高档汽车中，如 BMW、GM 和 Volvo。
• Estimating Position： 估计物体相对于相机的位置，例如人体中肿瘤的位置。

计算机视觉的应用领域

计算机视觉在各个领域有广泛的应用。其中一些包括 −

• 农业：公司正在农业中使用计算机视觉进行播种和收获。此外，这些解决方案还可用于除草、检测植物健康状况以及高级天气分析。
• 自动驾驶车辆：计算机视觉使车辆能够做出自主决策。涉及计算机视觉的一些任务是高级过程，例如路径规划、驾驶场景感知和行为仲裁。
• 人脸识别：计算机视觉可用于在公共场合检测和识别人脸，这已经在某些司法管辖区得到实施。
• 互动娱乐：这些解决方案使用计算机视觉来提供真正沉浸式的体验。例如，智能眼镜展示了用户在观看物体时如何接收相关信息。
• 人体姿态跟踪：这些系统使用计算机视觉处理视觉输入并估计人体姿态。这应用于游戏、机器人、健身应用和物理治疗等行业。
• 医学影像：医疗系统主要依赖模式检测和图像分类进行诊断。计算机视觉主要部署在病理学、放射学和眼科学部门，用于视觉模式识别。
• 制造业：计算机视觉用于其检查系统的预测性维护，此外还用于自动化流程。
• 零售管理：零售商店使用计算机视觉监控购物活动，进行预测以防止损失，并提升客户友好度。
• 教育：教师使用计算机视觉解决方案评估学习过程、识别不专注的学生，并个性化教学以确保他们不掉队。
• 交通：计算机视觉正越来越多地应用于提高交通效率，特别是检测交通信号违章、超速、逆行违章以及识别扰乱行为。

计算机视觉的挑战

尽管计算机视觉取得了进步，但它仍面临若干挑战，这些挑战会影响图像和视频分析的准确解释 −

• 图像变异性：图像在质量、光照、角度和背景方面可能有所不同，这使得分析变得困难。
• 视角和尺度变异性：物体根据其与相机的距离、角度或大小可能呈现不同外观。这种视角和尺度的变异性对计算机视觉系统构成了重大挑战。
• 上下文理解：计算机视觉系统通常需要帮助来理解上下文。它们可以识别图像中的单个物体，但理解物体之间的关系并解释场景则相当具有挑战性。