人工智能（AI）伴隨著“具有求知欲的智能體”的發(fā)展。一種資源，它可以識(shí)別各種行動(dòng)的需求，并相應(yīng)地執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)最佳結(jié)果。人工智能也指幫助解決問題的機(jī)器，可以模擬人類學(xué)習(xí)和分析的機(jī)器。

什么是人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺？

人類視覺受益于幾代人學(xué)習(xí)如何區(qū)分不同物體、計(jì)算物體之間的距離以及檢測(cè)和檢查圖像是否準(zhǔn)確。

開發(fā)以與人類相同的方式掌握?qǐng)D像或視頻輸入的數(shù)字設(shè)備是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的目標(biāo)。

計(jì)算機(jī)視覺訓(xùn)練計(jì)算機(jī)比人眼、視網(wǎng)膜、視神經(jīng)和眼皮層更有效地執(zhí)行相同的任務(wù)，利用算法、數(shù)據(jù)和相機(jī)，而不是這些器官。

人工智能在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用

對(duì)象識(shí)別：一種稱為對(duì)象識(shí)別的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)用于識(shí)別、定位和分類數(shù)字圖像或現(xiàn)實(shí)世界中的事物。它使用應(yīng)用人工智能將計(jì)算機(jī)，轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢話呙枵鎸?shí)世界圖像和視頻的物體探測(cè)器。它理解事物的特征，并確定其目的，就像個(gè)人一樣。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)于物體識(shí)別系統(tǒng)的有效性至關(guān)重要。更多數(shù)據(jù)意味著模型將根據(jù)已知特征更快地對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類。圖像的特征影響正確識(shí)別對(duì)象的可能性。為了確定人工智能中對(duì)象的標(biāo)簽或類別，系統(tǒng)會(huì)計(jì)算置信度分?jǐn)?shù)。為了獲得結(jié)果，對(duì)象識(shí)別中的算法計(jì)算需要徹底理解。

圖像分割：訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)圖像中的像素查找特定對(duì)象以進(jìn)行圖像分割。為了確定對(duì)象的存在，它獨(dú)立分析對(duì)象的每個(gè)像素并突出顯示它們所在的位置，而不是繪制邊界。當(dāng)物體被部分遮擋或隱藏時(shí)，系統(tǒng)不提供值，因?yàn)樗鼰o法定位圖像的陰影對(duì)應(yīng)物。

例如，如果有一輛汽車的圖像，算法將整個(gè)汽車用紅色突出顯示，以引起人們的注意，并將“汽車”顯示為類別預(yù)測(cè)，并將“85%”顯示為置信度分?jǐn)?shù)。根據(jù)這一結(jié)果，該算法有85%的置信度認(rèn)為圖像中的物體是一輛汽車。

農(nóng)業(yè)：農(nóng)業(yè)和現(xiàn)代技術(shù)并不經(jīng)常結(jié)合在一起。然而，世界各地的農(nóng)場(chǎng)正在逐步淘汰過時(shí)的方法和工具。農(nóng)民現(xiàn)在正在使用計(jì)算機(jī)視覺來促進(jìn)農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)的發(fā)展。

專注于農(nóng)業(yè)技術(shù)的企業(yè)正在采用與人工智能相結(jié)合的先進(jìn)技術(shù)，來進(jìn)行收獲和播種農(nóng)業(yè)技術(shù)。人工智能模型的使用有助于除草、評(píng)估植物的健康狀況以及尖端的天氣分析等。計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的許多當(dāng)前和可預(yù)見的應(yīng)用，包括基于無人機(jī)的作物監(jiān)測(cè)、自主農(nóng)藥施用、產(chǎn)量監(jiān)測(cè)和智能農(nóng)作物分揀和分類。

面部識(shí)別：雖然這方面主要用于個(gè)人層面的智能手機(jī)，但面部識(shí)別技術(shù)是公共安全的潛在驅(qū)動(dòng)力。圖像識(shí)別的一個(gè)重要功能已經(jīng)在多個(gè)國(guó)家得到應(yīng)用，用于識(shí)別公共場(chǎng)合的人臉。為了以最高的精度檢測(cè)人臉，人工智能使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練應(yīng)用，以獲得最佳結(jié)果。然后將保存的結(jié)果提取到后端系統(tǒng)以進(jìn)行進(jìn)一步分析。這項(xiàng)技術(shù)的使用在識(shí)別和減少與犯罪、盜竊和入室盜竊有關(guān)的活動(dòng)方面非常有幫助。

制造業(yè)：計(jì)算機(jī)視覺經(jīng)常用于人工智能檢測(cè)系統(tǒng)。這些方法被用來提高倉(cāng)庫和研發(fā)設(shè)施的生產(chǎn)效率。例如，計(jì)算機(jī)視覺被用于預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)的檢查系統(tǒng)。為了減少產(chǎn)品故障和設(shè)備故障，這些小工具不斷檢查環(huán)境。為了讓人類工人采取進(jìn)一步的行動(dòng)，系統(tǒng)會(huì)通知他們可能出現(xiàn)的故障或不良產(chǎn)品。員工也使用計(jì)算機(jī)視覺來完成包裝和質(zhì)量控制任務(wù)。自動(dòng)化勞動(dòng)密集型過程，如產(chǎn)品管理和裝配是計(jì)算機(jī)視覺的另一個(gè)用途。電子產(chǎn)品等精密產(chǎn)品的生產(chǎn)線是人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用領(lǐng)域。

結(jié)論

計(jì)算機(jī)視覺被許多行業(yè)用來提高客戶滿意度、削減開支和提高安全性。這項(xiàng)技術(shù)之所以與眾不同，是因?yàn)樗元?dú)特的方式處理數(shù)據(jù)。我們每天產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)被用來為我們帶來優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗鼈兛梢越虝?huì)計(jì)算機(jī)識(shí)別和理解物體。人工智能領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺為消費(fèi)者和企業(yè)提供了大量的機(jī)會(huì)。在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的眾多用途中，自動(dòng)駕駛汽車、醫(yī)療診斷、圖像標(biāo)記和無收銀結(jié)賬只是其中的一小部分。