數(shù)字化轉(zhuǎn)型是將數(shù)字技術(shù)集成到業(yè)務(wù)所有領(lǐng)域的過程——沒有什么比人工智能技術(shù)更具變革性了,尤其是計(jì)算機(jī)視覺,它可以比人更快、更準(zhǔn)確地評估視覺信息。
事實(shí)上,最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺策略目前正在利用視頻流到邊緣設(shè)備——檢查、分析和評估包括圖片、視頻、衛(wèi)星圖像和實(shí)驗(yàn)室樣本在內(nèi)的視覺數(shù)據(jù)——以準(zhǔn)確和成本效益水平進(jìn)行即時(shí)評估,使人眼的能力相形見絀。隨著我們訓(xùn)練越來越多的人工智能模型,計(jì)算機(jī)視覺將適用于幾乎所有的視覺任務(wù)。
我們所說的計(jì)算機(jī)視覺和嵌入式人工智能是什么意思?
直到過去十年,計(jì)算機(jī)可以解釋任何類型的視覺信息的想法 - 具有與人類相同或更好的敏銳度 - 被視為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)不可逾越的前沿。然而,現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)現(xiàn)在由邊緣設(shè)備上的人工智能模型組成,這些模型可以分析和理解形成圖像和視頻的令人困惑的像素,并且它們可以比人類更好地執(zhí)行最廣泛的視覺任務(wù)。
事實(shí)上,人工智能解釋的相機(jī)饋送目前非常先進(jìn),它們可以比人更好地計(jì)算載玻片下的細(xì)胞或識別有缺陷的瓶蓋,而且它們可以在幾毫秒內(nèi)完成。這只是兩個(gè)狹隘的例子。連接到服務(wù)器上嵌入式AI的攝像頭可以檢查商店貨架是否有庫存,或者建筑工人是否穿著防護(hù)裝備。在這一點(diǎn)上,如果一項(xiàng)工作需要人眼做出決定,那么訓(xùn)練有素的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可能會做得更好。計(jì)算機(jī)視覺基本上是無限的。
計(jì)算機(jī)視覺在哪里比人類視覺更好?
與其說到處都是,不如讓我們看看為什么計(jì)算機(jī)視覺在許多領(lǐng)域比人類視覺表現(xiàn)得更好。首先,我們需要探索人類視覺的局限性,以及它如何阻礙準(zhǔn)確性。
例如,科學(xué)家們早就知道,人類的視覺并不能準(zhǔn)確客觀地反映我們周圍的世界。正如丹尼斯·格雷迪(Denise Grady)為《發(fā)現(xiàn)》雜志所寫的那樣,“眼睛和大腦合作,解釋來自外部世界的相互矛盾的信號。最終,我們會看到我們的大腦認(rèn)為我們應(yīng)該看到的任何東西。
事實(shí)上,我們的大腦不斷填補(bǔ)盲點(diǎn),以創(chuàng)造我們周圍世界的無縫體驗(yàn)——即使他們必須“編造”信息才能做到這一點(diǎn)。大腦會改變陰影,改變顏色,并在無意識中決定我們在看什么。在許多情況下,我們只是感知到一種充滿錯誤和不準(zhǔn)確的錯覺。
這些感知差異在日常生活中不會造成太大問題——但在執(zhí)行需要高度準(zhǔn)確性的視覺任務(wù)時(shí),它們絕對是有害的,例如:
檢查機(jī)器是否存在維修問題
監(jiān)控員工的個(gè)人防護(hù)裝備合規(guī)性
檢查基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)是否生銹和腐爛
在顯微鏡下計(jì)數(shù)細(xì)胞
檢查商店貨架庫存是否不足
除了簡單地打瞌睡或被手機(jī)分心之外,為什么我們會在任務(wù)中犯錯誤?
根據(jù)密歇根州立大學(xué)研究人員的說法,視覺皮層做出復(fù)雜的決定,就像大腦的更高級別一樣,它通常是無意識的。事實(shí)上,視覺皮層決定了我們將要看到的東西,它是否是對現(xiàn)實(shí)的準(zhǔn)確反映。當(dāng)人類工作人員解釋視覺數(shù)據(jù)時(shí),這會產(chǎn)生確認(rèn)偏差和錯誤——當(dāng)我們感到無聊、疲勞和分心時(shí),這些偏見和錯誤會變得更糟。
與人類解釋容易出錯的性質(zhì)相比,計(jì)算機(jī)視覺更客觀地看待和理解視覺數(shù)據(jù)——以絕對的一致性一次又一次地呈現(xiàn)相同的結(jié)果。讓我們來看看計(jì)算機(jī)視覺模型比人類更擅長執(zhí)行視覺任務(wù)的一些主要原因:
一致:視覺 AI 任務(wù)性能的質(zhì)量不會根據(jù)一天中的時(shí)間或 AI 運(yùn)行的時(shí)間而變化。人工智能也不會變得無聊、疲倦、分心、生病、宿醉或沮喪——這些都是不可預(yù)測的變量,會對人類的表現(xiàn)產(chǎn)生負(fù)面影響。這些“人為”因素都不會影響計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)性能的一致性和準(zhǔn)確性。
始終可用:視覺AI系統(tǒng)不會午休,病假,假期或辭職。他們每周 7 天、每天 24 小時(shí)隨時(shí)可用。
可 伸縮:隨著可視化監(jiān)控和評估任務(wù)數(shù)量的增加,組織不需要雇用、尋找或培訓(xùn)新員工。只需按一下按鈕,他們就可以無限復(fù)制和擴(kuò)展現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)視覺模型,以完成更多的工作。
更準(zhǔn)確:計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以同時(shí)跟蹤更多變量。他們不必一次專注于三個(gè)安全攝像頭源,而是可以查看數(shù)百或數(shù)千個(gè),并且永遠(yuǎn)不會錯過與安全相關(guān)的事件。他們不是識別一張臉,而是可以在人群中識別數(shù)百或數(shù)千張面孔。同樣,計(jì)算機(jī)視覺不會在顯微鏡下一次花費(fèi)30分鐘來計(jì)數(shù)一個(gè)細(xì)胞,而是立即對所有細(xì)胞進(jìn)行計(jì)數(shù)。
最終,計(jì)算機(jī)視覺提供了同時(shí)客觀地跟蹤無數(shù)視覺因素的能力,并且比人類希望實(shí)現(xiàn)的更加關(guān)注細(xì)節(jié)。它不會因疲倦、分心或無聊而產(chǎn)生不一致的分析——而且它是無限可擴(kuò)展的。
當(dāng)您考慮使用視覺AI而不是人眼的諸多優(yōu)勢時(shí),計(jì)算機(jī)視覺是否很快就會成為企業(yè)簡化工作流程,提高利潤并解放人類工人從事更重要任務(wù)的競爭必需品?
徹底的數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變了世界
如果你仍然看不到帶有攝像頭的邊緣人工智能將如何改變一切,想想我們看到的全球智能手機(jī)采用的直接結(jié)果的根本變化——這深刻地改變了我們相互交流和娛樂自己的方式。
除了它們只是一種更好、更簡單的交流和娛樂方式之外,智能手機(jī)成功的主要原因與它們變得更加實(shí)惠和易于使用有關(guān)。在智能手機(jī)上添加短信和地圖以及約會和支付有助于鞏固它們的絕對必要性。
同樣,計(jì)算機(jī)視覺正變得越來越實(shí)惠和容易獲得,為支持人工智能的相機(jī)成為提高商業(yè)、科學(xué)、軍事、政府等無數(shù)視覺任務(wù)的速度、效率和準(zhǔn)確性的競爭必需品鋪平了道路。
現(xiàn)在,組織可以在幾天內(nèi)輕松且廉價(jià)地建立獨(dú)特的視覺人工智能系統(tǒng),無論用例涉及滑倒檢測、煙霧和火災(zāi)警報(bào),還是監(jiān)視后門以確保庫存不會被盜。當(dāng)人工智能檢測到跌倒、火災(zāi)或盜竊正在進(jìn)行時(shí),生成的數(shù)據(jù)會觸發(fā)警報(bào),即數(shù)字化轉(zhuǎn)型事件。
快速開發(fā)和部署視覺 AI 模型
就像人類兒童發(fā)展他們的思維來觀察、分析和解釋他們的周圍環(huán)境一樣,視覺人工智能系統(tǒng)需要訓(xùn)練。曾經(jīng)需要數(shù)年時(shí)間才能訓(xùn)練計(jì)算機(jī)視覺模型來執(zhí)行基本的視覺任務(wù)。雖然大多數(shù)視覺AI策略仍然需要6到9個(gè)月的時(shí)間來訓(xùn)練和部署,但我們現(xiàn)在看到更新,更快,更易于使用的視覺AI平臺即將出現(xiàn)。
現(xiàn)在,計(jì)算機(jī)視覺平臺允許公司在短短 6 到 9 天內(nèi)開發(fā)和部署 AI 模型。Chooch AI 通過為火災(zāi)、跌倒、面部、缺陷、細(xì)胞計(jì)數(shù)、產(chǎn)品庫存和其他用例提供預(yù)構(gòu)建的視覺 AI 模型庫,實(shí)現(xiàn)了這種高速部署水平。選擇現(xiàn)有模型進(jìn)行即時(shí)部署,如人體跌倒檢測,為更細(xì)微的應(yīng)用程序添加額外的訓(xùn)練層,或在需要時(shí)訓(xùn)練全新的模型。
Chooch AI用于生成和注釋圖像的自動化工具也加快了培訓(xùn)速度,為組織提供了巨大的敏捷性和可負(fù)擔(dān)性,以快速開發(fā)新穎的計(jì)算機(jī)視覺解決方案。
最終,隨著計(jì)算機(jī)視覺解決方案變得更容易、更快、更實(shí)惠地訓(xùn)練和部署,嵌入式視覺技術(shù)將像野火一樣蔓延——比智能手機(jī)更快地改變社會,因?yàn)槌讼鄼C(jī)和設(shè)備之外,不需要任何特殊設(shè)備。
審核編輯:郭婷
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