?简介：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，绝大多数数字信息以图片或视频的形式存在，如果有效分析这些信息，依赖于机器视觉技术的发展，虽然现有技术可以解决许多问题，但远离解决所有问题，因此机器视觉的应用前景非常广阔。我们渴望更多的读者投身于这一领域，与我们一起探索图像数据的无尽潜力。
作者：魏溪含 涂铭 张修鹏
如需转载，请联系华章科技
▲图1-1 人工智能相关领域关系图
机器视觉是人工智能的重要分支，其核心是用机器眼代替人眼。通过图像/视频采集装置，机器视觉系统将采集到的图像/视频输入视觉算法进行计算，最终获取人类所需的信息。这里提到的视觉算法有很多种，比如近年来传统的图像处理方法和深度学习方法。
图1-2a由彩色图像组成的分类数据集Cifar10.飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车有10个类别，每个类别有1000张32×彩色图片32。图1-2b显示不同的算法Cifar10数据集上的分类效果。
▲图1-2a Cifar10数据集展示
▲图1-2b 传统的图像处理和深度学习方法Cifar10数据集上的效果对比
由此可见，在深度学习出现之前，传统的图像处理和机器学习方法不能很好地完成如此简单的分类任务，而深度学习的出现使机器有可能达到人类水平。事实上，AlphaGo在某些领域，机器有能力超越人类。事实上，AlphaGo在某些领域，机器有能力超越人类。
由于深度学习技术的发展、计算能力的提高和视觉数据的增长，视觉智能计算技术在许多应用中取得了显著的成就。
识别、检测、分割、生成、超分辨图像视频，captioning、经典和新生的搜索等问题取得了很大的突破。这些技术广泛应用于城市治理、金融、工业、互联网等领域。
以下是9个场景为例，介绍一些常见的应用场景，让读者直观地了解机器视觉可以解决哪些问题。
人脸识别（Face Recognition）它是一种基于人类面部特征信息的生物识别技术。它通过收集人脸的图片或视频流，并在图片中自动检测和跟踪人脸，然后识别被检测到的人脸。人脸识别可提供图像或视频中的人脸检测定位、人脸属性识别、人脸比对、活体检测等功能。
人脸识别是机器视觉最成熟、最受欢迎的领域。近年来，人脸识别逐渐超越指纹识别，成为生物识别的主导技术。人脸识别分为四个处理过程：人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取与匹配与识别其主要应用和说明如下：
人脸支付:绑定人脸和用户的支付渠道，在支付阶段刷脸支付，无需出示银行卡和手机，提高支付效率(如图1-3所示)。身份验证可通过身份证和人脸识别进行，防止借用身份证打开人脸登录：用户在注册阶段输入人脸图片，在安全要求高的场景中启动人脸登录验证，以提高安全性VIP人脸识别：通过人脸识别自动确定客户身份，提供差异化服务人脸签到：活动开始前输入人脸图片，活动当天刷脸签到，提高登录效率人脸出勤率：利用高精度人脸识别、比较能力，建立出勤系统，提高出勤效率，提高作弊能力（如图1-3所示）人脸门：在机场、铁路、海关等场合使用人脸识别确定乘客身份会员识别：会员不需要出示会员凭证，只要刷脸可以完成会员身份验证，实现无卡身份确认和流量统计安全监控：在银行、机场、购物中心、市场等拥挤的公共场所，实现自动流量统计、特定人物自动识别和跟踪相册分类：通过人脸检测，自动识别照片库中的角色，分类管理，改善产品用户体验人脸美：基于人脸检测和关键点识别，实现人脸特效美容、特效相机、贴片等互动娱乐功能▲图1-3 人脸识别应用场景
由于人脸识别行业的强劲需求，许多大型科技公司和人工智能初创公司都参与了这一领域。目前，该技术已处于大规模商业阶段，未来3~5年将继续保持快速增长。
视频监控分析是利用机器视觉技术快速检索、查询和分析视频中特定内容信息的技术。
视频监控分析是一种利用机器视觉技术快速检索、查询和分析视频中特定内容信息的技术。由于摄像头的广泛应用，视频数据是一个天文数字，具有巨大的价值，无法手动统计，机器视觉技术的逐渐成熟使视频分析成为可能。
通过这项技术，公安部门可以在大量的监控视频中找到罪犯；该技术也广泛应用于人群分析、防治预警等领域。
城市治理是视频监控分析应用价值最高的领域之一。以下是一些典型的应用场景和说明:
交通拥堵控制：视频分析技术可用于判断和分析车辆检测、车型识别、车牌识别、非机动车检测、行人检测、红绿灯识别、车辆排队长度、车辆通行速度和拥堵程度。识别和分析这些信息可用于实现交通趋势预测和红绿灯优化配置，缓解交通拥堵指数，加快车辆交通速度，提高城市运行效率异常事件检测和跟踪：视频分析技术可用于检测拥堵、逆行、非法停车、缓慢、故障、事故、高速行人和非机动车、道路洒水、十字路口行人聚集等异常交通事件（如图1-4所示）。根据这些信息，一方面可以实时报警，由交警另一方面，视频索引可以通过车辆跟踪保留证据，实现非现场执法，节省大量，提高交通管理效率：视频分析技术可用于视频动态人脸和基本人脸实时比较、人群密度和不同方向人群流量分析，智能判断、自动预警关键人员、关键车辆、关键物品在关键时间段出现在关键区域的有效线索，实现基于视频数据的案例串和动态人员控制，为嫌疑人建立地理肖像模型，提高主动防御、准确控制水平，从大量视频跟踪罪犯成为可能的工厂安全管理：视频分析技术可用于工厂人员是否戴安全帽，本技术还可应用于矿山安全管理、仓库管理等其他有安全控制需求的区域，如门店客流分析：在商场或门店部署摄像头设备，采用视频分析技术，能够识别客户身份，分析客户行为，指导采购人员准确推荐，监控客户异常行为▲图1-4 监测交通异常事件
视频/监控领域利润空间广阔，商业模式多样。视觉分析技术在视频监控领域的应用正在形成一种趋势。目前已率先应用于交通、安全、零售、社区、建筑、校园、建筑工地等场合。
机器视觉技术可以快速获取大量信息并自动处理。
机器视觉技术可以快速获取大量信息并自动处理。在自动化生产过程中，机器视觉系统广泛应用于工业缺陷诊断、工况监测和质量控制。
工业缺陷诊断是指使用传感器(如工业相机)X光等。)成像工业产品内外的缺陷，通过机器学习技术识别这些缺陷图片(如图1-5所示)，确定缺陷的类型和位置，甚至分析缺陷的原因。目前，工业缺陷诊断已成为机器视觉的重要应用领域。
三星z：三星 Galaxy Z Flip4 评价：优秀的折叠屏手机，但有三个缺点
▲图1-5 工业缺陷诊断应用场景
随着制造业向智能化、无人化方向的发展和劳动力成本的逐年上升，制造业中广泛存在的产品外观检测迫切需要通过机器视觉技术取代人工外部检测人员。
一方面，图像外部检测技术可应用于一些危险环境和人工视觉难以满足要求的场合；另一方面，更重要的是，人工检测面临检测速度慢、检测精度不稳定（随着人眼检测时间的增加，检测精度显著降低）、不同质量检验员的检测水平不一致，质量检验员的责任感和状态也会影响检测水平，直接影响产品质量。
图像外检技术可以大大提高生产效率、速度和自动化程度，降低劳动力成本。
这里提到的图像识别是指人脸识别以外的静态图像识别。图像识别可用于各种场景。目前，图片搜索、物体/场景识别、车型识别、人物属性、服装、时尚分析、黄色识别、货架扫描识别、作物病虫害识别等应用较多。
这里提到的图像识别是指人脸识别以外的静态图像识别。图像识别可用于各种场景。目前，图片搜索、物体/场景识别、车型识别、人物属性、服装、时尚分析、黄色识别、货架扫描识别、作物病虫害识别等应用较多。
这里有一个图像搜索的例子:拍立淘。拍立淘是手机淘宝的应用，主要是通过图片而不是文字来搜索，帮助用户搜索无法用简单的文字描述的需求。
例如，如果你看到一条裙子很漂亮，但很难用简单的语言来描述裙子的外观，那么此时你可以使用拍立淘，通过图片很容易在淘宝上找到相同的裙子，或者非常接近它，如图1-6所示。
▲图1-6 图像识别应用效果
自动驾驶汽车是一种通过计算机实现无人驾驶的智能汽车。它依靠人工智能、机器视觉、雷达、监控装置和全球定位系统，使计算机能够自动安全地操作机动车（如图1-7所示），而无需任何人类主动操作。机器视觉的快速发展促进了自动驾驶技术的成熟，使无人驾驶在未来成为可能。
▲图1-7 自动驾驶汽车应用场景
自动驾驶技术链较长，主要包括感知阶段、规划阶段和控制阶段。机器视觉技术主要应用于无人驾驶感知阶段，其基本原理可概括如下。
利用机器视觉获取场景中的深度信息，帮助理解后续的图像语义，帮助探索自动驾驶中的可行区域和目标障碍物。每个像素的运动方向和和速度进行视频预测。检测和跟踪物体。在无人驾驶中，检测与追踪的目标主要是各种车辆、行人、非机动车。了解整个场景。最重要的有两点，一是路线检测，二是在路线检测下进一步标记场景中的每个像素，也称为场景分割或场景分析。构建和定位同步地图技术。三维图像视觉主要用于识别三维物体，主要用于三维机器视觉、三维视觉、三维重建、三维扫描、三维测绘、三维视觉测量、工业模拟等领域。与二维信息相比，三维信息可以更全面、更真实地反映客观对象，提供更多的信息。
近年来，三维图像视觉已成为计算机视觉领域的一个重要课题，广泛应用于虚拟现实、文物保护、机械加工、影视特技生产、计算机仿真、服装设计、科研、医学诊断、工程设计、刑事侦查现场痕迹分析、自动在线检测、质量控制、机器人和许多生产过程。
超过90%的医学数据来自医学影像。医学影像领域有大量孕育深度学习的数据，可以帮助医生做出判断(如图1-8所示)，提高医生的诊断效率。目前，医学影像诊断主要应用于以下场景：
肿瘤检测：通过图像技术，医学图像诊断可以跟踪皮肤色素瘤、乳腺癌、肺癌等早期识别肿瘤的发展：根据器官组织的分布，预测肿瘤扩散到不同部位的可能性，血液量化和可视化：通过核磁共振图像，医学图像诊断可以更有效地再现心脏共振图像，医学图像诊断可以更有效地再现心脏血流的变化，探测心脏病理解释：不同的医生可能对同一图片有不同的理解，机器视觉技术可以用来解释图片，并向医生提供更全面的报告，糖尿病视网膜病变检测是糖尿病引起的视网膜病变失明的主要原因，早期治疗可有效缓解这一症状。机器视觉技术可以识别患者是否处于糖尿病视网膜病变的早期阶段，并根据图像像素判断病情的发展程度图1-8是肝结节分割技术的图像分析结果。机器视觉技术可以识别患者是否处于糖尿病视网膜病变的早期阶段，并根据图像像素判断病情的发展程度图1-8是肝结节分割技术的图像分析结果。
▲图1-8 肝结节分割技术，从左到右：CT原始图像、真实结果、算法结果
计 算机文字识别，俗称光学字符识别（Optical Character Recognition），是利用光学扫描技术将据、报刊、书籍、文稿及其他印刷品的文字转化
郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时候联系我们修改或删除，多谢。
标签：
评论