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给机器一双“慧眼”看懂这个世界

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放大字体  缩小字体 发布日期:2017-07-13   浏览次数:672
核心提示:  7月11日,专注于盘算机视觉和深度进修的AI企业商汤科技宣告完成4.1亿美元B轮融资,创下全球人工智能范畴单轮融资最高记载,这条消息引爆了行业热门。商汤科技凭仗着盘算机视觉这一黑科技取得巨额融资,那末甚么

  7月11日,专注于盘算机视觉和深度进修的AI企业商汤科技宣告完成4.1亿美元B轮融资,创下全球人工智能范畴单轮融资最高记载,这条消息引爆了行业热门。商汤科技凭仗着“盘算机视觉”这一黑科技取得巨额融资,那末甚么是盘算机视觉呢?

  最近几年来,为了让机械更像人,可以或许认知事物,从而停止剖断和深度进修,盘算机视觉技巧办法与运用成长敏捷。盘算机视觉研讨若何让盘算机可以像人类一样去懂得图片、视频等多媒体资本内容。例如用开麦拉和盘算机取代人眼对目的停止辨认、跟踪和丈量等,并进一步处置成更合适人眼不雅察或停止仪器检测的图象。近年在海量的图象数据集、机械进修(深度进修)办法和机能日趋晋升的盘算机支撑下,盘算机视觉范畴的技巧与运用均获得敏捷成长。

  当下机械视觉技巧曾经渗透到我们的平常生涯中,从手机里的美颜APP面貌辨认功效、人脸相册分类,到付出宝脸部辨认身份验证、储物柜人脸辨认,和工业机械人对物体精确抓取、物流机械人妨碍躲避等等都是应用了盘算机视觉技巧。

  国际外浩瀚著名机构在盘算机视觉分歧偏向均有触及,国际更是出现出一批相干的明星创业团队。除耳熟能详的Google、微软、Facebook等工业界科技巨子有所触及以外,一些有名高校也设有专门的试验室,如此坦福、麻省理工和伯克利等。国际则出现出一批以依图、商汤、旷视、云从和格灵深瞳等为首的创业公司,技巧团队焦点成员年夜多具有前述工业界及学术界著名机构的研讨经历。

给机器一双“慧眼”看懂这个世界

  上面小编就具体梳理一下盘算机视觉的运用范畴:


  人脸辨认

  “人脸辨认”是人工智能“盘算机视觉”范畴中最热点的运用,本年 2 月,《麻省理工科技评论》宣布“2017 全球十年夜冲破性技巧”榜单,来自中国的技巧“刷脸付出”位列个中,往后靠脸吃饭完整不是成绩。这是该榜单创立 16 年来首个来自中国的技巧冲破。人脸辨认技巧今朝曾经普遍运用于金融、司法、部队、公安、边检、当局、航天、电力、工场、教导、医疗等行业。据业内子士剖析,我国的人脸辨认家当的需求兴旺,需求推进招致企业勇于投入资金。今朝,该技巧已具有年夜范围商用的前提,将来三到五年将高速增加。而本年,这一技巧无望在金融与安防范畴迎来年夜迸发。

  视频监控剖析

  人工智能技巧可以对构造化的人、车、物等视频内容信息停止疾速检索、查询。这项运用使得让公安体系在复杂的监控视频中搜索到罪犯的有了能够。在年夜量人群活动的交通关键,该技巧也被普遍用于人群剖析、防控预警等。

  视频监控范畴盈利空间辽阔,贸易形式多种多样,既可以供给行业全体处理计划,也能够发卖集成硬件装备。将技巧运用于视频及监控范畴在人工智能公司中正在构成一种趋向,这项技巧运用将率先在安防、交通乃至批发等行业掀起运用高潮。

  工业视觉检测

  机械视觉可以疾速获得年夜量信息,并停止主动处置。在主动化临盆进程中,人们将机械视觉体系普遍地用于工况监督、制品磨练和质量掌握等范畴。

  机械视觉体系的特色是进步临盆的柔性和主动化水平。应用在一些风险任务情况某人工视觉难以知足请求的场所;另外,在年夜批量工业临盆进程中,机械视觉检测可以年夜年夜进步临盆效力和临盆的主动化水平。


  医疗影象诊断

  医疗数据中有跨越 90% 的数据来自医疗影象。医疗影象范畴具有孕育深度进修的海量数据,医疗影象诊断可以帮助大夫,晋升大夫的诊断的效力。

  2015 年 4 月,IBM 成立了 Watson Health 部分,开端进军医疗行业。2015 年 8 月 6 日,IBM 宣告以 10 亿美元的价钱收买医疗影象公司 MergeHealthcare,并将其与新成立的 WatsonHealth 归并。2016 年 2 月,IBM 又斥资 26 亿美元收买医疗数据公司 TruvenHealthAnalytics。本年 2 月份,在 HIMSS17 年夜会上 Watson Health 颁布了 IBM 的第一个认知影象产物 Watson Clinical Imaging Review,该产物可检讨包含图象在内的医疗数据,赞助医疗办事供给商辨认须要存眷的最危机情形。

  文字辨认

  盘算机文字辨认,俗称光学字符辨认,它是应用光学技巧和盘算机技巧把印在或写在纸上的文字读掏出来,并转换成一种盘算性能够接收、人又可以懂得的格局。这是完成文字高速录入的一项症结技巧。

  本年三月份,海康威视研讨院预研团队基于深度进修技巧的 OCR(Optical Character Recognition,图象中文字辨认)技巧,刷新了 ICDAR Robust Reading 比赛数据集的全球最好成就,并在「互联网图象文字」、「对焦天然场景文字」和「随拍天然场景文字」三项挑衅的文字辨认(Word Recognition)义务中获得第一。同期参赛的有来自 82 个国度的 2367 支部队加入,个中包含 Google、微软、百度、三星、旷视等团队。

  现在“盘算机视觉”成了小风口,年夜量本钱涌入,而 2017 年能够将是人脸辨认家当运用发生冲破性停顿的一年。人脸辨认和视频监控两年夜偏向最受本钱喜爱,同时技巧也在寻觅其他偏向的冲破。

  

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