機(jī)器視覺(jué)是人工智能重要分支,機(jī)器視覺(jué)在應(yīng)用上具有廣泛性,能夠在智能制造,以及眾多智能生活領(lǐng)域展開(kāi)應(yīng)用;在技術(shù)上具有獨(dú)特性,是唯一非接觸式識(shí)別、測(cè)量物體的前沿技術(shù);在硬件上具有成本的經(jīng)濟(jì)性,不會(huì)對(duì)產(chǎn)品的成本構(gòu)成造成成本壓力。廣泛性和獨(dú)特性使得其在許多領(lǐng)域構(gòu)成產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力的一部分;而經(jīng)濟(jì)性則能夠使得產(chǎn)品擺脫硬件的束縛,從而在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、客戶(hù)需求把握上更具靈活性,也使其具備更強(qiáng)的盈利能力。
TOP 1:人臉識(shí)別
人臉識(shí)別是人工智能視覺(jué)與圖像領(lǐng)域中最熱門(mén)的應(yīng)用, 今年 2 月,《麻省理工科技評(píng)論》發(fā)布「2017 全球十大突破性技術(shù)」榜單,來(lái)自中國(guó)的技術(shù)「刷臉支付」位列其中。這是該榜單創(chuàng)建 16 年來(lái)首個(gè)來(lái)自中國(guó)的技術(shù)突破。
人臉識(shí)別技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠(chǎng)、教育、醫(yī)療等行業(yè)。據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析,我國(guó)的人臉識(shí)別產(chǎn)業(yè)的需求旺盛,需求推動(dòng)導(dǎo)致企業(yè)敢于投入資金。目前,該技術(shù)已具備大規(guī)模商用的條件,未來(lái)三到五年將高速增長(zhǎng)。而今年,這一技術(shù)有望在金融與安防領(lǐng)域迎來(lái)大爆發(fā)。
TOP 2:視頻/監(jiān)控分析
視頻/監(jiān)控分析是人工智能視覺(jué)與圖像領(lǐng)域中第二大熱門(mén)應(yīng)用。
人工智能技術(shù)可以對(duì)結(jié)構(gòu)化的人、車(chē)、物等視頻內(nèi)容信息進(jìn)行快速檢索、查詢(xún)。這項(xiàng)應(yīng)用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動(dòng)的交通樞紐,該技術(shù)也被廣泛用于人群分析、防控預(yù)警等。
視頻/監(jiān)控領(lǐng)域盈利空間廣闊,商業(yè)模式多種多樣,既可以提供行業(yè)整體解決方案,也可以銷(xiāo)售集成硬件設(shè)備。將技術(shù)應(yīng)用于視頻及監(jiān)控領(lǐng)域在人工智能公司中正在形成一種趨勢(shì),這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用將率先在安防、交通甚至零售等行業(yè)掀起應(yīng)用熱潮。
TOP 3:圖片識(shí)別分析
靜態(tài)圖片識(shí)別應(yīng)用熱度在視覺(jué)與圖像領(lǐng)域中排名第三。將人工智能技術(shù)單純用于圖片識(shí)別分析的應(yīng)用企業(yè)數(shù)量并不如預(yù)想的多,可能有一下幾個(gè)方面原因:
1、目前視頻監(jiān)控方向的盈利空間大,眾多企業(yè)的注意力都放在了視頻監(jiān)控領(lǐng)域;
2、人臉識(shí)別屬于圖片識(shí)別的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,做人臉識(shí)別的大多數(shù)企業(yè)同時(shí)也在提供圖片識(shí)別服務(wù),但是銷(xiāo)售效果不佳,主要贏(yíng)利點(diǎn)還在于人臉識(shí)別;
3、圖片識(shí)別大多商用場(chǎng)景還屬于藍(lán)海,潛力有待開(kāi)發(fā);
4、圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握,創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。
TOP 4:駕駛輔助/智能駕駛
隨著汽車(chē)的普及,汽車(chē)已經(jīng)成為人工智能技術(shù)非常大的應(yīng)用投放方向,但就目前來(lái)說(shuō),想要完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛/無(wú)人駕駛,距離技術(shù)成熟還有一段路要走。
不過(guò)利用人工智能技術(shù),汽車(chē)的駕駛輔助的功能及應(yīng)用越來(lái)越多,這些應(yīng)用多半是基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
TOP 5:三維圖像視覺(jué)
三維圖像視覺(jué)主要是對(duì)于三維物體的識(shí)別,應(yīng)用于三維視覺(jué)建模,三維測(cè)繪等領(lǐng)域。
機(jī)器視覺(jué)可以快速獲取大量信息,并進(jìn)行自動(dòng)處理。在自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中,人們將機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。
機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。運(yùn)用在一些危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿(mǎn)足要求的場(chǎng)合;此外,在大批量工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。
TOP 7:醫(yī)療影像診斷
醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過(guò) 90% 的數(shù)據(jù)來(lái)自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領(lǐng)域擁有孕育深度學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù),醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生,提升醫(yī)生的診斷的效率。
TOP 8:文字識(shí)別
計(jì)算機(jī)文字識(shí)別,俗稱(chēng)光學(xué)字符識(shí)別,它是利用光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來(lái),并轉(zhuǎn)換成一種計(jì)算機(jī)能夠接受、人又可以理解的格式。這是實(shí)現(xiàn)文字高速錄入的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。
TOP 9:圖像及視頻編輯
2016 年,Google 舉行了一場(chǎng)人工智能作家的畫(huà)展。通過(guò)一個(gè)名叫DeepDream的藝術(shù)生成器,谷歌可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由內(nèi)部傳送到外部。不是識(shí)別圖像,而是創(chuàng)作圖像。有人稱(chēng)這些機(jī)器做的畫(huà)為機(jī)器之夢(mèng)。
目前市場(chǎng)上也出現(xiàn)了很多運(yùn)用及機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行處理,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片的自動(dòng)修復(fù)、美化、變換效果等操作。并且越來(lái)越受到用戶(hù)青睞。
機(jī)器視覺(jué)在應(yīng)用場(chǎng)景上逐漸突破工業(yè)檢測(cè),其應(yīng)用邊界逐步向智能生活領(lǐng)域拓展。由于機(jī)器視覺(jué)在智能生活、智能制造兩個(gè)領(lǐng)域具有不同的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用進(jìn)展,所以機(jī)器視覺(jué)于這兩個(gè)領(lǐng)域的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)也不盡相同。
責(zé)任編輯:xj
原文標(biāo)題:機(jī)器視覺(jué)九大應(yīng)用場(chǎng)景
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