識貓狗辨雜草,計算機視覺應用遠不止這些

時間:2019-05-03

計算機視覺的早期實驗始於上世紀50年代。20年後,這項技術開始進入商用階段,主要用於區分打字和手寫文本。如今,計算機視覺的應用已十分廣泛。我們預估2022年計算機視覺和硬件市場利潤可達486億美元。即使這種技術既看不見也摸不著,但它早已融入我們的生活中,無處不在。

本文將介紹計算機視覺的定義,並說明它是如何工作的,同時還會介紹生活中有關這項技術的七個驚人實例。

什麼是計算機視覺(CV)

計算機視覺是一種人工智能的形式,計算機可以藉助這種技術“看到”世界,分析視覺數據,然後作出相應決定,或是獲知關於周圍環境和周圍的實時狀況。

人類產生的眾多數據是計算機視覺迅速發展的原因之一,而且我們也利用這些數據訓練完善這一項技術。單單是移動設備中的內置攝像頭就為這個世界貢獻了無數的圖像和視頻。圖像本身就包括圖片和錄像,還可以用來表示熱傳感器、紅外傳感器等來源產生的數據。

除了大量可視數據(每天網絡共享超過30億張圖片),分析數據所需的計算機能力開放度不斷提高,獲取這一技術的成本同時也不斷降低。

隨著計算機視覺技術獲得了新硬件和新算法的支持,物體識別也愈發準確。過去幾年中,辨別準確率從50%提升到99%,該技術在迅速響應視覺輸入上做得比人類要更好。

計算機視覺如何工作?

為機器提供視覺能力是實現AI所有功能的重要一環。為了模仿人類視覺過程,機器需要獲取、處理、分析與理解圖像。在神經網絡的支持下,迭代學習過程在機器中得以實現,機器也成功得到了視覺能力。

在這過程中,首先需確定一個精選的數據集,其中包含有助於機器學習特定主題的信息。比方說2012年,谷歌公司的X實驗室試圖使用其神經網絡識別含有貓的圖像,那麼它使用的數據集既需要收集含有貓的圖像,也需要不含有貓的例子。

如果圖片符合要求,那麼就會被標記上“元數據”,這個標識也意味著這些圖像為正確答案。當神經網絡查看這些數據和標識時,它就可以發現含有貓的圖片;同時對於答案正確性的反饋也有助於其技術的改進。

神經網絡還使用圖像識別功能來區分圖像上的不同部分。在這個例子中,機器學習並非通過程序員定義貓的屬性(如尾巴和鬍子),而是通過學習上傳的數萬張圖片來完成的。

計算機視覺的七大應用實例

在你線範圍以內,你可以想象手邊所觸之物均被計算機視覺技術賦能。以下是當今最讓人激動人心的幾項計算機視覺應用實例:

1. 自動駕駛汽車

計算機視覺對自動駕駛汽車及其重要。特斯拉、寶馬、沃爾沃還有奧迪等汽車製造商都開始採用多角攝像機、激光定位雷達、雷達以及超聲波傳感器來幫助汽車從外部環境獲取圖像,這樣一來自動駕駛汽車就可以識別路上的物體、路標以及交通燈了,駕駛也會更加安全。

2. 谷歌翻譯app

如果你想知道標識上的外語是什麼意思,只需要將手機上的攝像頭對準這些文字,谷歌翻譯便可以馬上解決這個問題。軟件通過使用內部的光學物體識別功能分辨其中的圖片,並提供一個準確的翻譯——這也是使用計算機視覺的實例之一。

3. 面部識別

中國在面部識別技術的開發上成果頗豐,這一種技術也用於公安工作、網上支付、機場安檢,甚至北京天壇公園為了防止廁紙偷竊也有這一技術的身影。

4. 醫療保健

由於90%的醫學數據是基於圖像生成的,因此計算機視覺在醫學中的應用也很豐富,無論是啟用新的醫學診斷手段來分析X光、乳房X線篩查或其他醫學影像,還是監測患者以提前發現問題輔以手術治療。期待醫療機構和專家病人都能從這一技術中受益,日後在醫療保健領域也得到更多推廣。

5. 實時運動追蹤

現在對電視體育賽事中冰球運動進行追蹤十分普遍,除此以外,計算機視覺還可以應用於策略分析,運動員表現和評分上,同時也可以追蹤賽事上品牌贊助商的能見度。

6. 農業

在2019年國際消費電子展上,John Deere展示了一種半自動聯合收割機,它使用人工智能和計算機視覺技術來分析收穫時穀物的質量,同時還可以找到收割穀物時的最佳路線。這一技術還可以用於識別雜草——除草劑可以直接噴灑在雜草上,穀物不會受到影響,預計除草劑的用量也可以減少九成。

7. 生產製造

在計算機視覺的支持下,生產製造得以更加安全、智能、有效地運行。廠商使用計算機視覺技術預防機器故障,同時還能防止故障帶來的高昂損失——這種預測性維護只是製造業運用計算機視覺技術的其中一例。同時這項技術還可以幫助我們監測包裝過程,保證質量,減少劣質產品。

儘管計算機視覺在實際生活中應用廣泛,但這項技術依然未進入深度開發時期。隨著人類與機器繼續合作,機器也會使用圖像識別來自動解決更多的問題,人類雙手將得到解放,從而更專注於高價值的勞動之中。

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