计算机视觉6大热门应用场景，哪个行业冲击最大？

鉴于计算机视觉的广泛应用和巨大潜力，它已成为人工智能和机器学习最热门的子领域之一。其目标——复制人类视觉强大的能力。但是，计算机视觉到底是什么？当前如何在不同行业中应用？有哪些著名的业务用例？计算机视觉通常执行哪些任务？

什么是计算机视觉？

计算机视觉可解决的问题

作为人类，我们能够理解和描述封装在图像中的场景。 这不仅涉及检测到前景中的四个人，一条街道和几辆汽车，如下图所示。

除了这些基本信息之外，我们还能够了解图片中的人们正在行走，其中一个人赤脚，甚至我们知道他们是谁。我们可以合理地推断出它们没有被车撞的危险，而且白色的汽车停放位置不佳。人们除了描述颜色外，还可以毫无疑问地描述他们所穿的衣服，并猜测每种衣服的材料和质地。

这些也是计算机视觉系统所需的技能。简而言之，计算机视觉解决的主要问题可以概括如下：

给定二维图像，计算机视觉系统必须识别当前的对象及其特征，例如形状，纹理，颜色，大小，空间布置等，以提供尽可能完整的图像描述。

从相关领域区分计算机视觉

重要的是要理解，计算机视觉比其他领域（例如图像处理或机器视觉）具有更多的成就，而计算机视觉也具有一些共同的特征。让我们看一下这些专业术语段之间的区别。

1）图像处理

图像处理专注于处理原始图像以应用某种转换。通常目标是改善图像或将其准备作为特定任务的输入，而在计算机视觉中，目标是描述和解释图像。例如，降噪，对比度或旋转操作（图像处理的典型组件）可以在像素级别执行，并且不需要对图像有复杂的了解，从而可以对其中发生的事情有所了解。

2）机器视觉

在计算机视觉通常用于生产线或生产线的情况下，使用计算机视觉执行某些操作时，这是一种特殊情况。 在化学工业中，机器视觉系统可以通过检查生产线中的容器（它们是否干净，空置且没有损坏？）或检查最终产品是否正确密封来帮助制造产品。

3）计算机视觉

计算机视觉可以解决更复杂的问题，例如面部识别（例如Snapchat用于应用过滤器），详细的图像分析（可进行类似于Google图像的视觉搜索）或生物识别方法。

行业应用

人类不仅能够理解与图像相对应的场景，而且能够解释手写，印象派或抽象绘画等等。从这个意义上讲，计算机视觉领域特别复杂，具有广泛的实际应用范围。总体而言，依赖于人工智能和机器学习，尤其是计算机视觉的创新的好处是，从电子商务行业到更经典的各种类型和规模的公司都可以利用其强大的功能。

1）零售

近年来，在零售行业中使用计算机视觉已成为最重要的技术趋势之一。下面向大家介绍一些非常常见的应用场景用例。实体零售商将计算机视觉算法与商店摄像机结合使用，以了解他们的客户是谁以及他们的行为。

算法能够识别面部并确定人类特征，例如性别或年龄范围。更重要的是，零售商可以使用计算机视觉技术来跟踪顾客在商店中的移动，分析导航路线，检测步行模式以及衡量店面关注时间。

零售商增加了定向注视检测功能，可以回答一个关键问题：在商店中放置商品的位置，以改善消费者体验并最大程度地提高销售额。

计算机视觉也是开发防盗机制的绝佳工具。除其他事项外，还可以训练面部识别算法来发现已知的入店行窃者，或者检测何时有人将商品藏在背包中。

2）库存管理

当涉及库存管理时，有两个主要的计算机视觉应用。

通过安全摄像机图像分析，计算机视觉算法可以生成商店中可用物品的非常准确的估计。对于商店经理来说，这是非常有价值的信息，他们可以立即意识到需求的异常增长并尽早做出有效反应。

另一个相当普遍的应用是分析货架空间的使用以识别次优配置。除了发现格外的空间外，这种性质的算法还可以建议更好的商品放置。

3）制造业

在生产线上可能发生的主要问题是机器损坏或有缺陷的零件的生产。这些都会导致延误和大量利润损失。

计算机视觉算法被证明是预测性维护的一种很好的方法。通过分析视觉信息（例如来自连接到机器人的摄像机的视觉信息），算法可以在潜在问题发生之前识别出潜在问题。系统可以预期包装或汽车组装机器人将发生故障的事实是一个巨大的贡献。

相同的想法适用于减少缺陷，其中系统可以发现整个生产线中组件的缺陷。这使制造商可以实时采取行动，并决定应采取什么措施解决问题。缺陷可能并不那么严重，并且该过程可以继续进行，但是会以某种方式标记产品或通过特定的生产路径将其重定向。但是，有时可能需要停止生产线。进一步令人感兴趣的是，可以针对每个用例对系统进行培训，以按类型和严重程度对缺陷进行分类。

4）医疗保健

在医疗保健领域，现有计算机视觉应用程序的数量令人印象深刻。

毫无疑问，医学图像分析是最著名的示例，因为它有助于显着改善医学诊断过程。 分析来自MRI，CT扫描和X射线的图像以发现异常，例如肿瘤或寻找神经系统疾病的迹象。

在许多情况下，这全都与图像分析技术有关，该技术会从图像中提取特征，以训练分类器以检测异常。 但是，在某些特定的应用中，需要进行更精细的处理。 目前，这种类型的应用正在大量使用。

但是医学成像并不是计算机视觉可以发挥重要作用的唯一领域。例如，对于视力障碍者，有一些设置可以帮助他们安全地导航室内环境。这些系统可以将人和周围的物体放置在平面图中，以提供实时的视觉体验。凝视追踪和眼睛区域分析可用于检测儿童的早期认知障碍，例如自闭症或阅读障碍，这与异常的凝视行为高度相关。

5）自动驾驶汽车

你是否曾经想过自动驾驶汽车如何“看到”？ 计算机视觉领域在自动驾驶汽车领域起着至关重要的作用，因为它使自动驾驶汽车能够感知并理解其周围的环境，以便正确运行。

计算机视觉中最令人兴奋的挑战之一是图像和视频中的对象检测。 这涉及到定位不同数量的对象以及对其进行分类的能力，以便区分对象是交通信号灯，汽车还是人。这种技术与对来自其他来源（如传感器和/或雷达）的数据进行分析相结合，使汽车能够“看到”。

6）农业

农业是计算机视觉产生巨大影响的主要行业，尤其是在精确农业领域。计算机视觉算法现在可以检测疾病，或者在某些情况下可以合理地预测疾病或病虫害。早期诊断可使农民迅速采取适当措施，减少损失并确保生产质量。考虑到杂草随着时间的推移已对除草剂产生抗性并给农民带来重大损失，因此杂草控制是另一个永久性挑战。

有一些AI应用可以从用手机拍摄的图像中识别出土壤中的潜在缺陷和营养不足。在分析了发送的图像之后，这些应用程序提出了土壤修复技术以及针对所发现问题的可能解决方案。计算机视觉还可用于分类。通过识别水果，蔬菜甚至花朵的主要属性（例如大小，质量，重量，颜色，质地），有一些算法可以对它们进行分类。这些算法还能够发现缺陷并估计哪些物品可以使用更长的时间以及哪些物品应该发送到本地市场，从而最大程度地延长了这些物品的货架寿命并缩短了产品上市时间。有集成了计算机视觉技术的机器人可以监控整个农场并精确喷洒除草剂。

计算机视觉与语音识别的应用示例

Gravitylink推出的钛灵AIX是一款集计算机视觉与智能语音交互两大核心功能为一体的人工智能硬件，Model Play是面向全球开发者的AI模型资源平台，内置多样化AI模型，与钛灵AIX结合，基于Google开源神经网络架构及算法，构建自主迁移学习功能，无需写代码，通过选择图片、定义模型和类别名称即可完成AI模型训练。

2020年，人工智能的发展趋势将颠覆许多行业。到2030年，AI核心产业规模将超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。受益匪浅的是，许多公司已经开始采用人工智能。 人工智能的独特功能之一是它非常灵活，可用于几乎所有业务需求。 未来没有任何一家企业可以与AI无关。

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未来发展趋势

预计未来三年中国人工智能市场将稳步向前，人工智能的场景落地以及市场开拓将在各行各业中稳定展开。预计到2022年，中国人工智能市场规模将超过千亿元。