人工智能（AI）伴隨著“具有求知欲的智能體”的發(fā)展。一種資源，它可以識別各種行動的需求，并相應地執(zhí)行以實現(xiàn)最佳結果。人工智能也指幫助解決問題的機器，可以模擬人類學習和分析的機器。

什么是人工智能中的計算機視覺？

人類視覺受益于幾代人學習如何區(qū)分不同物體、計算物體之間的距離以及檢測和檢查圖像是否準確。

開發(fā)以與人類相同的方式掌握圖像或視頻輸入的數(shù)字設備是計算機視覺領域的目標。

計算機視覺訓練計算機比人眼、視網膜、視神經和眼皮層更有效地執(zhí)行相同的任務，利用算法、數(shù)據(jù)和相機，而不是這些器官。

人工智能在計算機視覺中的應用

對象識別：一種稱為對象識別的計算機視覺技術用于識別、定位和分類數(shù)字圖像或現(xiàn)實世界中的事物。它使用應用人工智能將計算機，轉變?yōu)榭梢話呙枵鎸嵤澜鐖D像和視頻的物體探測器。它理解事物的特征，并確定其目的，就像個人一樣。

訓練數(shù)據(jù)的質量對于物體識別系統(tǒng)的有效性至關重要。更多數(shù)據(jù)意味著模型將根據(jù)已知特征更快地對對象進行分類。圖像的特征影響正確識別對象的可能性。為了確定人工智能中對象的標簽或類別，系統(tǒng)會計算置信度分數(shù)。為了獲得結果，對象識別中的算法計算需要徹底理解。

圖像分割：訓練神經網絡或機器學習算法，根據(jù)圖像中的像素查找特定對象以進行圖像分割。為了確定對象的存在，它獨立分析對象的每個像素并突出顯示它們所在的位置，而不是繪制邊界。當物體被部分遮擋或隱藏時，系統(tǒng)不提供值，因為它無法定位圖像的陰影對應物。

例如，如果有一輛汽車的圖像，算法將整個汽車用紅色突出顯示，以引起人們的注意，并將“汽車”顯示為類別預測，并將“85%”顯示為置信度分數(shù)。根據(jù)這一結果，該算法有85%的置信度認為圖像中的物體是一輛汽車。

農業(yè)：農業(yè)和現(xiàn)代技術并不經常結合在一起。然而，世界各地的農場正在逐步淘汰過時的方法和工具。農民現(xiàn)在正在使用計算機視覺來促進農業(yè)綜合企業(yè)的發(fā)展。

專注于農業(yè)技術的企業(yè)正在采用與人工智能相結合的先進技術，來進行收獲和播種農業(yè)技術。人工智能模型的使用有助于除草、評估植物的健康狀況以及尖端的天氣分析等。計算機視覺在農業(yè)中的許多當前和可預見的應用，包括基于無人機的作物監(jiān)測、自主農藥施用、產量監(jiān)測和智能農作物分揀和分類。

面部識別：雖然這方面主要用于個人層面的智能手機，但面部識別技術是公共安全的潛在驅動力。圖像識別的一個重要功能已經在多個國家得到應用，用于識別公共場合的人臉。為了以最高的精度檢測人臉，人工智能使用機器學習算法和深度學習算法來訓練應用，以獲得最佳結果。然后將保存的結果提取到后端系統(tǒng)以進行進一步分析。這項技術的使用在識別和減少與犯罪、盜竊和入室盜竊有關的活動方面非常有幫助。

制造業(yè)：計算機視覺經常用于人工智能檢測系統(tǒng)。這些方法被用來提高倉庫和研發(fā)設施的生產效率。例如，計算機視覺被用于預測性維護系統(tǒng)的檢查系統(tǒng)。為了減少產品故障和設備故障，這些小工具不斷檢查環(huán)境。為了讓人類工人采取進一步的行動，系統(tǒng)會通知他們可能出現(xiàn)的故障或不良產品。員工也使用計算機視覺來完成包裝和質量控制任務。自動化勞動密集型過程，如產品管理和裝配是計算機視覺的另一個用途。電子產品等精密產品的生產線是人工智能產品的應用領域。

結論

計算機視覺被許多行業(yè)用來提高客戶滿意度、削減開支和提高安全性。這項技術之所以與眾不同，是因為它以獨特的方式處理數(shù)據(jù)。我們每天產生的大量數(shù)據(jù)被用來為我們帶來優(yōu)勢，因為它們可以教會計算機識別和理解物體。人工智能領域的計算機視覺為消費者和企業(yè)提供了大量的機會。在計算機視覺技術的眾多用途中，自動駕駛汽車、醫(yī)療診斷、圖像標記和無收銀結賬只是其中的一小部分。

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