?在人們談論計算機視覺之前，需要評估我們自己的人類視覺系統。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，從零售到農業。對于那些需要用人的眼睛來觀察環境的問題，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用尚未被發現或耗盡。


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



深度學習在圖像識別中的作用


你不能過分強調利用大量高質量的訓練數據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將這一點說得非常清楚，該程序非常出色，它可以區分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網絡，從ImageNet數據集中，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建。


蒙面人臉識別也被用來識別利用口罩和防護設備來限制Covid的傳播。計算機視覺系統幫助各國實施口罩作為控制病毒傳播的技術。例如，私有企業Uber已經在其移動應用程序中實現了計算機視覺算法，以發現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


生成性對抗網絡是計算機視覺領域的一個重要發展。Faceapp是一個利用過濾器完全改變輸入圖像的應用程序。GANs的訓練包括兩個神經網絡相互競爭，根據給定的訓練信息的分布產生新的數據。盡管GANs最初是作為一種無監督學習機制提出的，但它已經證明自己是監督學習和半監督學習的有力競爭者。


揭開古代雅典的歷史


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


新邊疆發現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，準備和增強內容和圖像分析中的計算機視覺算法，最終目標是應對此類公民科學挑戰。


交通流量分析


對于智能交通系統（ITS），交通流的檢測已經被廣泛地分析，它利用了侵入性技術（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域的興起，視頻分析技術可以應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先地位。但是，隨著中國的重大技術發展，它也在計算機視覺領域處于領先地位。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。加州主要表現良好，Nauto利用計算機視覺技術通過減少碰撞次數來優化交通。通過他們的智能系統，可以觀察駕駛員以及他們如何與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方面做得非常好。以色列的初創企業吸引了大量資金，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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