2021年1月21日 机器视觉与计算机视觉技术

计算机视觉软件市场的最新趋势

计算机视觉软件正在改变各个行业,不仅使消费者的生活更容易,而且让人产生兴趣。作为一个领域,计算机视觉已经获得了大量的宣传和投资。北美计算机视觉软件市场总投资额为1.2亿美元,而中国市场则飙升至39亿美元。让我们来看看具有前景的一些技术,这些技术使得计算机视觉软件开发市场获得较快的增长。

深度学习的进步

深度学习因其在提供准确结果方面的优势而广受欢迎。

传统的机器学习算法尽管很复杂,但其核心仍然非常简单。他们的培训需要大量的领域专业知识(这是昂贵的),在发生错误时进行人为干预,最后,他们只擅长于他们接受过培训的任务。

另一方面,深度学习算法通过将任务映射为概念层次结构的神经元网络了解手头的任务。每个复杂的概念都由一系列更简单的概念定义。所有这些算法都可以自己完成。在计算机视觉的背景下,这意味着首先识别亮区和暗区,然后在移向全画面识别之前对线进行分类,然后进行形状分类。

当你给深层学习算法提供更多的数据时,它们的性能也会更好。这不是典型的机器学习算法。。

对于计算机视觉,这是个好消息。它不仅允许在深度学习算法的训练中使用更多的图片和视频,而且还减轻了许多与注释和标记数据相关的工作。

零售业一直是实施计算机视觉软件的先驱。 ASOS在2017年为他们的应用添加了一个照片搜索功能,之后许多零售商紧随其后。有些人甚至更进一步,并使用计算机视觉软件将在线和离线体验更紧密地结合在一起。

一家名为Lolli&Pops的美食糖果零售商使用面部识别来识别经常光顾商店的购物者。因此,商店的员工可以通过提供个性化的产品推荐和新客户忠诚度来提供个性化折扣购物体验。

这种特殊待遇可以提升品牌忠诚度,并将新客户购物者转变为常规购物者。这两种方法都对企业有利。。

边缘计算的兴起

连接到互联网和云的机器能够从整个网络收集的数据中学习并相应地进行调整,从而优化系统的性能。但是,连接到互联网和云并不可靠。这就是边缘计算的用武之地。

边缘计算是指附接到物理机器的技术,例如燃气轮机,喷气发动机或MRI扫描仪。它允许在收集数据的地方处理和分析数据,而不是在云中或数据中心完成。

边缘计算不能取代云。它只是允许机器在需要时单独处理新的数据洞察。换句话说,边缘的机器可以根据自己的经验学习和调整,而不依赖于更大的网络。

边缘计算解决了网络可访问性和延迟的问题。现在,设备可以放置在网络连接不良或不存在的区域,而不必考虑分析结果。此外,边缘计算可以抵消使用和维护用于数据共享的云计算的一些成本。

对于计算机视觉软件,这意味着可以实时更好地响应,并且只将相关见解移动到云中以进行进一步分析。此功能对自动驾驶汽车特别有用。

为了安全运行,车辆需要收集和分析大量与周围环境、方向和天气条件有关的数据,更不用说与路上的其他车辆通信了,所有这些都没有延迟。响应云解决方案来分析数据可能是危险的,因为延迟可能导致车辆事故。

点云对象识别

最近在对象识别和对象跟踪中更频繁使用的技术是点云。简而言之,点云是在三维坐标系内定义的数据点的集合。

该技术通常在空间(例如房间或容器)内使用,其中每个对象的位置和形状由坐标列表(X,Y和Z)表示。坐标列表称为“点云”。

该技术准确地表示了物体在空间中的位置,并且可以精确地跟踪任何移动。


点云的应用是无止境的。以下是一些行业的例子以及他们从这项技术中获得的好处:

文件:资产监测,跟踪施工现场,故意破坏检测。

分类:城市规划,审计工具,便于分析,绘制必要的公用事业工作

变更检测:资产管理,货物跟踪,自然灾害管理。

预测性维护:持续监控资产和基础设施,以预测何时需要维修。

合并现实:VR和AR增强

如今,任何VR或AR系统都能创造一个身临其境的3D环境,但这与用户所处的真实环境几乎没有关系。大多数AR设备可以对环境进行简单的扫描(例如,谷歌ARCore可以检测平面和光线条件的变化),VR系统可以通过头部跟踪、控制器等来检测用户的动作,但其能力仅限于此。

计算机视觉软件正推动VR和AR进入下一个发展阶段,一些人称之为合并现实(MR)。

借助外部摄像机和传感器映射环境,以及眼球跟踪解决方案和陀螺仪定位用户,VR和AR系统能够:

感知环境,引导用户远离墙壁、物品等障碍物。

检测用户的眼睛和身体运动,并相应地采用VR环境。

在室内环境、公共空间、地下等方面提供指导和方向。

Lowe’s五金店已在他们的商店中使用它。每个购物者都可以借一个AR设备,在这个设备上,他们可以制作购物清单,并获得商店中每件商品的方向。AR设备利用楼层平面图、库存信息和环境地图实时给出准确的方向。

丝芙兰(Sephora)更新了他们的虚拟艺术家应用程序,提供了实时3D面部识别,让客户可以看到不同的化妆品在不同的光线条件下,在他们的脸上是什么样子。

语义实例分段
为了理解语义实例分割是什么,让我们首先将这个概念分为两​​部分:语义分割和实例分割。

实例分段在像素级别识别对象轮廓,而语义分割仅将像素分组到特定对象组。让我们使用气球图像来说明与其他技术相比的两种技术。

语义实例分割

分类:此图像中有一个气球。

语义分段:这些都是气球像素。

物体检测:此图像中有7个气球。我们开始考虑重叠的对象。

实例分割:这些位置有7个气球,这些是属于每个气球的像素。

如果放在一起,语义和实例分割方法将成为一个强大的工具。该工具不仅可以检测属于图片中对象的所有像素,还可以确定哪些像素属于哪个对象以及对象所在的图片中的位置。

语义实例分割是土地覆盖分类的有用工具,具有各种应用。通过卫星图像进行的土地制图可以用于政府机构监测森林砍伐(特别是非法),城市化,交通等。

许多建筑师事务所也将这些数据用于城市规划和建筑开发。有些人甚至更进一步将其与AR设备相结合,以了解他们的设计在现实生活中的样子。

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