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机器视觉超越人眼?探秘人工智能之机器视觉

 

       人工智能的其中一个突破点就是机器视觉,而机器视觉技术的左右人工智能发展的速度。据统计人类获取外界的信息83%是依靠眼睛,通过视觉我们可以看到实物的颜色、大小、状态以及形状,机器视觉同样如此,将设备采集的信息进行整合、处理、反馈进而做出下一步的操作。
人工智能
我国人工智能起步较晚,但随着工业4.0时代的深入推荐,制造业的迅速发展,机器视觉迎来爆发式的增长,预计2021年机器视觉全球的经济价值约285亿美金,中国人工智能近些年的发展呈稳步前进的状态,并且远远超过了世界平均水平。
机器视觉
机器视觉人人在用,却不自知
机器视觉很早就融入生活当中,只是很多人不知道罢了。最常用的各大平台的扫一扫功能就是基于机器视觉。还有人脸识别、电商平台的以图搜图也是基于机器视觉开发的。交通上的电子眼更是将机器视觉发挥到了极致,车型识别、车速检测、行人检测、红绿灯识别、拥堵程度都有着机器视觉的参与。
交通应用机器视觉
诸多的前沿科技产品也涉及到了机器视觉,譬如此次疫情期间的消毒无人机,5G测温机器人、导医机器人、快递机器人以及各种监测类的、服务类的机器人都应用了机器视觉,可以说机器视觉是人工智能最基础的技能,只有获取到外界的信息才能进行交互,相比其他图像、视频获取到的信息更多。
智能导医机器人
那么机器是怎么“看”到万物的?
机器视觉硬件和算法组成。硬件包括感光器、摄像机、图像采集、视觉处理。算法主要有图像学习识别以及深度学习两种。一个完整的机器视觉系统由图像捕捉模块、图像数字化技术、图像识别模块、决策模块以及机械控制执行模块组成。
机器视觉结构图
通俗地讲,机器视觉就是通过摄像头采集图像信息,在经由数字化模块,将图片信息转化成计算机可识别的数字化信息。再通过图像识别技术,分析并计算图片中的信息,比如是什么物体、大小、空间距离、颜色。视频还能分析出物体是静止还是可移动。之后将所有的信息整合给决策系统,决策系统通过分析得出结论,执行模块开始执行即可。
机器视觉分析
机器视觉的核心是图像识别,不仅仅是识别什么物体,还要识别出这个物体的大小,颜色、形状、空间距离,如果是人的话还要识别人脸和年龄、体重、体温、情绪等特点,目前市面上的图像识别技术各有所长,百度的图像识别技术也是十分过硬,随着图像识别技术的不断完善,未来科技的步伐也会越来越快。
未来科技
机器视觉应用广泛
目前我国在人工智能方向的发展处于快速上升阶段,而机器视觉的核心图像识别技术的突破将是未来的关键。近些年AI慢慢渗透进各行各业,例如AI编程(码农很是绝望)、无人汽车、无人飞机、无人酒店、无人超市。或许正如马云所说“未来人们将无工可打”。
马云
工业上机器视觉可以通过图片对比分析产品的好坏,进而过滤掉残次品。自动驾驶通过机器视觉分析并反馈车距并综合各种信息,进行决策,全程无需人为操作便能带你回家。医院通过机器视觉识别CT影响,快速且准确将结果反馈给用户。近期比较火的AI主播,通过机器视觉+深度学习,合成一个AI主播进行实时新闻播报。

 
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