计算机视觉:人工智能的未来

作者:Tigervs    发布时间:2019-08-15    浏览量:

计算机视觉是一个学术术语,它描述了机器单独获取和分析视觉信息的能力,然后决定它的决策。这可以包括照片和视频,但更全面的可能包括来自热量或红外传感器,指示器和不同来源的“图片”。计算机视觉现在被用于各种目的,然而,在客户层面,遥控无人机现在依靠远程控制无人机,以及来自特斯拉和沃尔沃等车辆。

计算机视觉

计算机视觉允许计算机,并以这种方式允许机器人,其他计算机控制的车辆,以及从加工厂和农场设备到半独立汽车和无人机的所有东西,以更高效,更精确,甚至安全的方式运行。在任何情况下,计算机视觉的重要性在数字图片淹没的世界中变得越来越明显。自从配备摄像头的智能手机问世以来,我们一直在积累视觉符号的惊人测量方法,没有任何人或某些东西可以处理所有东西,它的价值和可用性远远低于应有的水平。我们现在正在目睹计算机视觉使购买者能够撰写和访问他们的照片库,而不期望在Google照片中包含标签,但是如何留在如Mary Meeker所示,数十亿张图片在线共享,大约30亿张。

想想我们在这里讨论的数量,一年前照片打印服务Photoworld做了数学计算,发现需要一个人整整10年才能看一看Snapchat上分享的所有照片,简单来说就是最近一小时。更重要的是,显然,在这10年中,如果事情以类似的速度进行,那么现在已经生产了额外的880,000年的照片。基本上,我们的现实已逐渐被数字图片加载,我们需要计算机才能理解所有内容。到目前为止,人类的能力已经远远超过人类。

微软最近提出了一种算法,该算法在3.5%的时间内不准确地识别出图片中的内容。这意味着96.5%的时间是正确的。幸运的是,谷歌的一部分大师头脑风暴了另一种选择:早在2012年,他们支持计算机负载和大量图片,让它独自理解模式,看看发生了什么,这个程序名为深度学习。事实证明,通过适当的算法,计算机可以单独发现模式并开始处理图片,而不会期望人们在途中处理。今天,一些深度学习计算令人震惊。

计算机视觉的使用没有尽头。想想任何现代环境,并且可能会或者有时会部署与计算机视觉相关的解决方案。拿那些我们听过很多的豪华特斯拉汽车来说:它们依赖于大量的摄像头和声纳,这不仅可以让您的车辆不会漂浮在路径之外,而且可以感知周围不同的物体和车辆你还要追求标志和交通信号。说实话,特斯拉的车辆在你到达前面的车辆之前确实看到了车辆,以考虑交通模式。同样,由于依赖于现有医疗服务的创新,计算机视觉将使更好的方法能够进行更接近星际迷航的诊断,以分析X射线,MRI,CAT,乳房X光检查,和不同的产出。综合考虑,每种医疗数据中有近90%是基于图片的。

亚太,微软和谷歌在2018年展出的最近一次飞跃是推动计算机视觉超过临界点的动力。产品开发人员和人工智能工程师现在正在努力寻找利用计算机视觉和增强现实的新解决方案。硬件制造商正在加强组件执行并提高成本效率,以改进这种创新并使其更易于访问。未来最伟大的未来之一将与培训数据联系在一起。目前,人们仍然需要用手动命名的图片准备计算机视觉AI。如果您在任何时候填写了一个网页表格,希望您从网格中挑选出几张图片,这些图片会出现在店面或车辆等基本文章中,那么您真的有兴趣为计算机视觉企业制作标签数据。

计算机视觉市场的发展几乎和产能一样快。预计到2025年将达到262亿美元,每年发展超过30%。人工智能是未来,计算机视觉是未来最神奇的外观。不久之后,它会在任何地方,到处都是,你甚至都不会注意到它。

相关新闻推荐

关注官方微信

微信二维码
版权所有 深圳市如虎科技有限公司 Copyright © 2018-2019 Tigervs.Com All Rights Reserved 粤ICP备19029139号-1