跨 5 个行业的顶级计算机视觉应用
从阅读文本到改变行业，计算机视觉技术正在重塑我们的世界，一次一个像素。随着人工智能 (AI) 的兴起，算法在视觉任务上变得越来越好。如今的计算机视觉应用程序已经可以轻松阅读文本。
他们可以识别物体、对它们进行分类并跟踪它们的运动。他们可以识别人脸并令人信服地改变他们。此外，计算机视觉使机器能够理解和解释视觉数据：从医学成像到欺诈检测，再到自动驾驶——该技术正在坚定地改变几乎每个行业领域。
因此，各种企业，无论是数字原生企业还是实体企业，都越来越多地利用计算机视觉程序进行运营或探索该技术的新颖应用。
无论您熟悉人工智能、机器学习和计算机视觉还是对这些概念不熟悉，都请继续阅读。我们将定义计算机视觉并探索它的发展及其工作原理。最后，我们将带您参观五个主要行业中使用和改进的计算机视觉应用程序。几乎每个行业都有计算机视觉的用例，但我们将关注交通、医疗保健、制造、零售和农业。在这次探索中，我们将展示计算机视觉应用的日常示例，说明这些技术如何在我们的日常生活中广泛传播，而我们通常没有明确认识到它们对计算机视觉的依赖。
定义计算机视觉
首先，他们如何定义计算机视觉？让我们从基础开始。简单地说，计算机视觉技术是计算机科学领域，它使计算机系统能够看到和理解周围的世界，根据所看到的内容做出决策，并采取相应的行动。
寻找更技术性的定义？计算机视觉 (CV) 是人工智能 (AI) 的一个领域，它使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提出建议。
什么是计算机视觉与机器视觉？
计算机视觉和机器视觉之间存在微妙但重要的区别。计算机视觉依赖于机器学习并使用巨大的处理能力。计算机视觉系统收集尽可能多的视觉数据，然后处理该信息，以便将其应用于各种任务。这就是计算机视觉应用程序的灵活性的原因。
机器视觉是计算机视觉的轻量级子集。机器视觉通常专注于狭窄的任务。在制造业中，机器视觉（或机器人视觉）通常用于质量控制和引导物体沿着装配线。我们将在计算机视觉和制造部分进一步讨论这一点。
计算机视觉的目标
计算机视觉旨在复制人类视觉的复杂性。如何？通过为计算机提供一种通过图像解释和理解世界的方法。计算机视觉应用依赖于视觉人工智能。这些机器在称为机器学习的过程中接受大量视觉信息数据集的训练。这与训练其他人工智能的过程相同。唯一的区别是，计算机视觉应用中的数据采用视觉格式。
经过足够的训练，人工智能软件可以理解视觉输入，但大多数计算机视觉技术都无法接近人类视觉。人工智能仍然在适应性、处理歧义和基于上下文的理解方面遇到困难。例如，早期发布的 Stability 人工智能模型识别出训练数据中的许多照片中存在某种元素。它的艺术生成器“稳定扩散”开始将该元素放入逼真的图像中。不幸的是，人工智能没有上下文来理解该元素的真正含义。这是盖蒂图片社的标志，使用它就侵犯了盖蒂的商标。Stable Diffusion 还因未经许可使用 Getty 的照片进行训练而自责。
也就是说，计算机视觉技术令人印象深刻并且有很多用例。人工智能在某些视觉任务上比人类更好，而且几乎总是更快。但在我们深入探讨计算机视觉在不同行业中的应用之前，让我们先看看计算机视觉技术如今的工作原理。
今天我们如何通过机器眼睛“看”世界
计算机视觉系统使用硬件和软件的组合来提取、分析和理解视觉信息。该信息可以来自图像或图像序列（换句话说，视频）。简单来说，计算机视觉的步骤包括：
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机器学习：在海量视觉数据集上训练算法
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输入：相机、传感器和其他成像设备捕获视觉数据
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处理：CV 算法分析输入并识别模式、对象和关系
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决策：机器使用分析来做出明智的决策或预测
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动作：机器根据视觉分析和决策来执行任务
计算机视觉已经存在了几十年，但人工智能的最新发展改变了处理和决策步骤。借助现代神经网络技术，计算机视觉系统的准确率在不到十年的时间里从 50% 提高到 99% 。这意味着在某些情况下，计算机视觉在识别和响应视觉输入方面现在可以与人类视觉相媲美。
考虑这些计算机视觉方法以及它们所实现的复杂任务：
识别和分类对象
计算机视觉技术可以以令人印象深刻的准确性识别和分类图像中的对象。这延伸到面孔、动物、车辆、特定产品，甚至复杂的场景。
日常生活中的例子包括：
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Snapchat — 滤镜可以让你看起来像戴帽子的猫，因为该应用程序可以识别你的脸
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iPhone Memories — 此应用程序通过将您的照片分类来个性化照片集
跟踪和检测运动
跟踪运动和检测运动是计算机视觉系统的核心功能。运动跟踪和检测不仅可以帮助机器解释图像中存在的“内容”，还可以解释场景“何时”以及“如何”变化。
随着时间的推移，这种对图像的动态理解开启了计算机视觉的广泛应用，包括：
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家庭安全摄像头——动作激活传感器可以打开摄像头来记录可疑活动
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自动驾驶汽车 (AV) — 持续扫描环境使自动驾驶汽车能够在繁忙的街道上行驶时检测行人、其他车辆和潜在危险
分割和分析图像
计算机视觉可用于将图像分解为其组成部分。这个过程称为分割，意味着将前景与背景分开。它还可能涉及识别特定的感兴趣区域。这种分析对于以下任务至关重要：
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放射学— 分割可帮助医疗保健专业人员识别医学图像中的异常情况，包括 X 射线、MRI 和 CT 扫描
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自动内容审核——社交媒体公司正在使用计算机视觉自动检测图像或视频中不需要的内容
了解 3D 结构和深度
计算机视觉技术不仅仅涉及平面图像。计算机视觉系统可以感知深度，掌握现实世界中物体的空间关系、形状和大小，并根据视觉数据构建 3D 模型。在 3D 物体检测中使用计算机视觉为以下应用打开了大门：
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机器人技术— 了解 3D 世界有助于家用吸尘机器人在复杂的环境中导航
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增强现实 (AR) — 具有精确深度感知和 3D 理解的计算机视觉应用程序可以创建直通视觉，其中虚拟对象无缝叠加到现实世界上
计算机视觉用途：眼见为实
尽管确切数字存在一些差异，但研究公司一致认为计算机视觉技术是一个不断增长的市场。我们到处都看到了未来 10 年复合年增长率 (CAGR) 为 11% 到近 19% 的预测。
全球计算机视觉市场。按组件划分的尺寸。
尽管分析师对具体数字持不同意见，但计算机视觉的前景绝对是乐观的。Market.us预测，到 2033 年，该市场将增长至598 亿美元，如上图所示。Allied Market Research 预计，到 2032 年，计算机视觉市场将达到821 亿美元。
他们的乐观是有道理的。随着智能手机、安全系统和其他设备中摄像头的激增，我们生成的视觉数据比以往任何时候都多。这个庞大的数据池可以作为培训和改进计算机视觉项目的燃料。
计算机视觉的好处
深度学习的进步提高了计算机视觉技术的准确性和性能。开源工具和云计算平台的服务也使该技术变得更加经济实惠和易于使用。因此，各种规模的开发人员和公司都在构建计算机视觉工具。
计算机视觉可用于能够解决我们周围现实世界问题的系统：
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通过比人类更快地处理视觉数据来支持实时应用程序
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通过执行具有一致结果的琐碎任务来减少人为偏见、疲劳和错误
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自动化和扩展对人类来说不安全或不切实际的流程
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监控环境和设备，确保安全，防止事故发生
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从可视化数据分析中提取业务洞察以支持决策和战略规划
现在您已经在计算机视觉、其发展及其优势方面有了坚实的基础，让我们深入了解用例。我们将展示五个不同的行业如何使用计算机视觉来改变他们的业务方式。
移动和交通中的计算机视觉
不用说，如果没有计算机视觉，自动驾驶汽车就不可能实现。但自动驾驶汽车 (AV) 购买者并不是唯一受到人工智能影响的驾驶员。如果您曾经使用过带有倒车摄像头的汽车，该摄像头可以警告您附近的物体，那么您就已经遇到了计算机视觉技术。事实上，近年来，计算机视觉应用重塑了每个人的出行体验。
以下只是计算机视觉在交通运输中应用的几个示例。
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车依靠四个关键要素来处理图像并做出实时驾驶决策：汽车传感器、连接、高精度定位系统和机器学习算法。
自动驾驶汽车使用这些工具实时应用各种计算机视觉技术：
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模式识别——例如，对道路标志和交通灯等对象进行分类
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对象跟踪——跟踪并响应移动对象，例如其他汽车或行人
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分割——从原始数据中识别和选择相关特征，例如在繁忙的背景下关注行人
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3D 视觉— 了解物体的相对位置并在空间中导航
这些活动源于各种针对感知和决策而训练的机器学习算法。
智能收费系统
现代收费系统不要求司机停车并用准确的零钱付费。如何？他们使用计算机视觉来动态收款、识别违规者并分析流量。
智能收费系统可以按类型对车辆进行分类，以收取正确的通行费。车牌识别系统使用光学字符识别 (OCR) 从车辆图像或视频中读取车牌。系统可以根据车辆登记数据库检查这些号码。它将车牌号与司机的收费账户相匹配，或者查找将发票发送到哪里。
交通流分析和交通管理
算法可以识别和跟踪场景中的行人。无论行人穿着什么或如何移动，识别他们都很重要。同样，交通摄像头对车辆进行计数并监控交通流量。计算机视觉可以分析高速公路上的交通密度和城市十字路口的行为。所有这些分析可为交通管理提供信息，以减少交通拥堵并提高道路安全。
医疗保健中的计算机视觉
计算机视觉在医疗保健领域的压倒性力量怎么强调都不为过。计算机视觉具有先进的诊断、患者护理和治疗功能。我们已经谈到了计算机视觉在诊断成像中的优势。计算机视觉系统可以检测出细微的异常，这些异常表明癌症、肺炎或阿尔茨海默氏症等疾病。
由于人工智能可以比任何人类更好地检测某些模式和特征，因此计算机视觉的医学应用可以实现早期干预并改善患者的治疗结果。此外，计算机辅助医学成像已被证明可以帮助医疗保健提供者减少 88% 的工作量。
计算机视觉在医疗保健领域的示例包括：
诊断成像
漏诊癌症和假阳性都可能对患者造成毁灭性的打击，因此我们一直在努力提高准确性和特异性。计算机视觉技术的应用正在提供帮助。
现代人工智能算法在检测癌症方面与训练有素的放射科医生一样出色。另外，由于计算机使用与人类不同的方法，因此它们可以检测人眼无法感知的特征。但事实证明，人类和机器在一起工作效果最好。研究人员发现，放射科医生在人工智能的帮助下比没有人工智能的帮助下更能检测癌症。更好的是，使用计算机视觉并没有花费他们任何额外的时间。
计算机视觉已经改变了医学成像，包括乳腺癌筛查、肺部扫描、脑部扫描和心血管成像。
皮肤科
虽然放射科更快地采用计算机视觉，但这项技术对于皮肤科来说同样强大。皮肤癌基金会报告称，皮肤癌是世界上最常见的癌症。与其他癌症一样，早期发现至关重要。计算机视觉项目正在改善皮肤癌的检测并减少提供者的工作量。计算机视觉应用甚至可以以智能手机应用程序的形式将筛查工具放在患者手中。
制造业中的计算机视觉
如前所述，机器视觉和计算机视觉方法都用于制造业。随着机器人过程自动化在制造过程中变得越来越普遍，它也变得越来越复杂。视觉智能在这种复杂性中发挥着关键作用。
制造业中计算机视觉的示例包括：
预测性和预防性维护
设备维护对于工人安全和最大限度地减少停机时间至关重要。计算机视觉可用于监控制造设备的磨损迹象。计算机视觉系统可以不断扫描变化以防止故障。这称为预测性维护。人工智能还可以识别小问题，并在它们引起问题之前将其标记为需要修复。这称为预防性维护。
质量控制
质量控制是制造中的关键步骤，但手动检查非常耗费人力。过去，制造商使用轻型机器视觉系统来自动化此过程。现在人工智能变得更容易使用，工厂正在转向更强大的计算机视觉程序。
机器视觉系统非常挑剔，需要专门的相机和非常特殊的图像参数。由于新的人工智能系统使用机器学习，因此输入更加灵活。计算机视觉应用程序几乎可以在任何环境下识别零件和缺陷。这意味着一个计算机视觉程序可以在多个工厂运行。
如果您担心这种灵活性会导致准确性降低，请不要担心。一项研究分析了一种负责制动部件质量控制的计算机视觉算法。这些零件的缺陷太小，人类无法识别，但算法检测它们的准确率超过 95%。
零售业的计算机视觉
零售业有很多变动的部分。正如你可以想象的那样，计算机视觉有许多零售应用。
零售业创新计算机视觉用例的示例包括：
客户资料管理
面部识别和物体跟踪帮助公司了解客户行为。别担心，我们不是在谈论反乌托邦式的侵犯隐私行为。相反，计算机视觉打开了聚合客户数据的大门，可以改善每个人的购物体验。
计算机视觉系统可以统计人数、测量等待时间并识别客户行为模式。它可以跟踪客户在空间中的路径并提出建议，就像交通行业中的交通流量系统一样。例如，热图可以指示关键产品的理想位置。计算机视觉还可以提供优化商店布局的见解，以增加销售额并减少损失。
自助退房
对于购买农产品或其他大宗商品的顾客来说，自助结账可能会令人沮丧。他们通常必须检查商品代码并自行输入。配备摄像头和人工智能的销售点 (POS) 设备可以自行识别大宗商品。顾客享受更便捷的购物体验，队伍移动更快。沃尔玛甚至使用漏扫检测软件。它通过计算机视觉检测扫描错误，以减少结账时的损失。
无收银员商店
像 Amazon Go 这样的无人商店比智能自助结账更进一步。计算机视觉技术和深度学习跟踪每个顾客并检测他们在购物时拿起的物品。当顾客离开商店时，系统会向顾客收取商品费用，根本不需要手动结账流程。
计算机视觉在农业中的应用
由于计算机视觉在农业中的应用，农业正在得到技术的推动。智能农业技术利用视觉数据和机器学习来改善农业实践。
农业计算机视觉的例子包括：
智能温室和农场管理
在不支持传统农业的地方，室内粮食生产正在增加。垂直农业和温室使干旱环境和城市环境中的种植成为可能。但为了保持植物健康，这些气候控制设施需要全天候监控。统一的农场管理解决方案可实现监控和控制的自动化。有了这些系统，智能温室和垂直农场实际上可以实现自我管理。
实时监控和土地管理
配备摄像头和测绘解决方案的农场无人机改变了农民的游戏规则。用例包括监测作物生长和健康以及跟踪牲畜。农民还可以观察害虫并检查土壤湿度。借助实时数据，农民可以在需要的时间和地点准确地施水和采取干预措施。这些计算机视觉应用程序可以节省金钱和水，并减少化学品的使用。这有助于业务发展、改善土地健康状况并最大限度地提高产量。每个人都赢了。
计算机视觉采用挑战
虽然云计算和开放技术的发展使计算机视觉变得更容易实现，但这并不意味着您自己就可以轻松上手。该技术复杂，需要大量的投资和资源。在提供切实好处的同时，计算机视觉解决方案的实施可能会加剧关键的技术挑战，例如视觉数据多样性和完整性、维度复杂性、数据标签和分类可变性、道德考虑和跨组织准备情况。
许多组织在实现强大而高效的系统之前会遇到多个问题：
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复杂性和可扩展性——机器学习操作 (MLOps)需要 AI 和 ML 专业知识，而大多数组织内部不具备这些专业知识
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网络安全——处理大量数据时，应用隐私、安全和合规性方面的最佳实践至关重要
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物联网专业知识– 计算机视觉项目需要物联网 (IoT) 解决方案和服务，最好将其委托给知识渊博的物联网服务提供商
幸运的是，公司不需要单打独斗。Intellias 在所有这些领域以及更多领域拥有专业知识。各行各业的企业都信赖 Intellias 提供的人工智能服务、网络安全咨询和物联网解决方案，以实现他们的计算机视觉梦想。我们将帮助您掌握计算机视觉，同时降低风险、最大限度地减少损失并提高运营效率。
计算机视觉将继续存在
计算机科学家几十年来致力于使计算机能够感知周围的世界，使人类能够利用机器来满足他们的需求。如今，计算机视觉应用正在重塑我们的周围环境，但该技术仅触及其潜力的表面。
在可预见的未来，我们预计计算机视觉算法将变得越来越强大和普遍，从而导致新的、可能令人不安的应用程序的出现。
随着生成式人工智能技术彻底改变各个领域，计算机视觉预计将发生切实的转变。例如，它生成合成数据的能力可以简化计算机视觉系统的训练，例如用于面部识别和物体检测的计算机视觉系统，从而使其更具成本效益，并减少对隐私的侵犯。此外，它还可以加快训练数据的标记速度，而这在传统上是由人类手动执行的一项费力且昂贵的任务。
从实时视频中提取实时洞察的技术已经成熟，有望进一步扩展。实时计算机视觉已经应用于人群扫描、安全监控和工厂监控，随着算法的进步，它有望实现有价值的新应用。
通过将计算机视觉应用于卫星图像，我们可以监测地球上的各种活动，包括森林砍伐、洪水和野火的蔓延、城市扩张和海洋生态系统动态。随着卫星图像和计算机视觉算法的进步，我们可以期待更深入的见解，从而促进更及时的干预和优化资源利用
此外，计算机视觉有望理解并减轻与技术开发相关的风险。许多人认为计算机视觉对于解决日益令人信服的人工智能生成的深度伪造所带来的威胁至关重要。
它检查图像和发现算法创建的清晰迹象的能力对于区分真实内容和计算机生成的内容至关重要，这对于解决有关宣传的问题和检测虚假信息具有重要意义。偏见和公平问题渗透到人工智能的各个方面，但在计算机视觉中尤为突出。
例如，面部识别算法在识别肤色较深的个人方面通常表现出较低的效率，从而增加了出错的可能性，特别是在监视或执法环境中。
未来几年，人们可能会更加重视以隐私为中心的人工智能和计算机视觉技术，例如自动面部模糊技术，旨在在公共场所运行而不侵犯隐私权。
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