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給機器一雙“慧眼”看懂這個世界

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-07-13   瀏覽次數:674
核心提示:  7月11日,專注于盤算機視覺和深度進修的AI企業商湯科技宣告完成4.1億美元B輪融資,創下全球人工智能范疇單輪融資最高記載,這條消息引爆了行業熱門。商湯科技憑仗著盤算機視覺這一黑科技取得巨額融資,那末甚么

  7月11日,專注于盤算機視覺和深度進修的AI企業商湯科技宣告完成4.1億美元B輪融資,創下全球人工智能范疇單輪融資最高記載,這條消息引爆了行業熱門。商湯科技憑仗著“盤算機視覺”這一黑科技取得巨額融資,那末甚么是盤算機視覺呢?

  最近幾年來,為了讓機械更像人,可以或許認知事物,從而停止剖斷和深度進修,盤算機視覺技巧辦法與運用成長敏捷。盤算機視覺研討若何讓盤算機可以像人類一樣去懂得圖片、視頻等多媒體資本內容。例如用開麥拉和盤算機取代人眼對目的停止辨認、跟蹤和丈量等,并進一步處置成更合適人眼不雅察或停止儀器檢測的圖象。近年在海量的圖象數據集、機械進修(深度進修)辦法和機能日趨晉升的盤算機支撐下,盤算機視覺范疇的技巧與運用均獲得敏捷成長。

  當下機械視覺技巧曾經滲透到我們的平常生涯中,從手機里的美顏APP面貌辨認功效、人臉相冊分類,到付出寶臉部辨認身份驗證、儲物柜人臉辨認,和工業機械人對物體精確抓取、物流機械人妨礙躲避等等都是應用了盤算機視覺技巧。

  國際外浩瀚著名機構在盤算機視覺分歧偏向均有觸及,國際更是出現出一批相干的明星創業團隊。除耳熟能詳的Google、微軟、Facebook等工業界科技巨子有所觸及以外,一些有名高校也設有專門的試驗室,如此坦福、麻省理工和伯克利等。國際則出現出一批以依圖、商湯、曠視、云從和格靈深瞳等為首的創業公司,技巧團隊焦點成員年夜多具有前述工業界及學術界著名機構的研討經歷。

給機器一雙“慧眼”看懂這個世界

  上面小編就具體梳理一下盤算機視覺的運用范疇:


  人臉辨認

  “人臉辨認”是人工智能“盤算機視覺”范疇中最熱點的運用,本年 2 月,《麻省理工科技評論》宣布“2017 全球十年夜沖破性技巧”榜單,來自中國的技巧“刷臉付出”位列個中,往后靠臉吃飯完整不是成績。這是該榜單創立 16 年來首個來自中國的技巧沖破。人臉辨認技巧今朝曾經普遍運用于金融、司法、部隊、公安、邊檢、當局、航天、電力、工場、教導、醫療等行業。據業內子士剖析,我國的人臉辨認家當的需求興旺,需求推進招致企業勇于投入資金。今朝,該技巧已具有年夜范圍商用的前提,將來三到五年將高速增加。而本年,這一技巧無望在金融與安防范疇迎來年夜迸發。

  視頻監控剖析

  人工智能技巧可以對構造化的人、車、物等視頻內容信息停止疾速檢索、查詢。這項運用使得讓公安體系在復雜的監控視頻中搜索到罪犯的有了能夠。在年夜量人群活動的交通關鍵,該技巧也被普遍用于人群剖析、防控預警等。

  視頻監控范疇盈利空間遼闊,貿易形式多種多樣,既可以供給行業全體處理計劃,也能夠發賣集成硬件裝備。將技巧運用于視頻及監控范疇在人工智能公司中正在構成一種趨向,這項技巧運用將率先在安防、交通乃至批發等行業掀起運用高潮。

  工業視覺檢測

  機械視覺可以疾速獲得年夜量信息,并停止主動處置。在主動化臨盆進程中,人們將機械視覺體系普遍地用于工況監督、制品磨練和質量掌握等范疇。

  機械視覺體系的特色是進步臨盆的柔性和主動化水平。應用在一些風險任務情況某人工視覺難以知足請求的場所;另外,在年夜批量工業臨盆進程中,機械視覺檢測可以年夜年夜進步臨盆效力和臨盆的主動化水平。


  醫療影象診斷

  醫療數據中有跨越 90% 的數據來自醫療影象。醫療影象范疇具有孕育深度進修的海量數據,醫療影象診斷可以幫助大夫,晉升大夫的診斷的效力。

  2015 年 4 月,IBM 成立了 Watson Health 部分,開端進軍醫療行業。2015 年 8 月 6 日,IBM 宣告以 10 億美元的價錢收買醫療影象公司 MergeHealthcare,并將其與新成立的 WatsonHealth 歸并。2016 年 2 月,IBM 又斥資 26 億美元收買醫療數據公司 TruvenHealthAnalytics。本年 2 月份,在 HIMSS17 年夜會上 Watson Health 頒布了 IBM 的第一個認知影象產物 Watson Clinical Imaging Review,該產物可檢討包含圖象在內的醫療數據,贊助醫療辦事供給商辨認須要存眷的最危機情形。

  文字辨認

  盤算機文字辨認,俗稱光學字符辨認,它是應用光學技巧和盤算機技巧把印在或寫在紙上的文字讀掏出來,并轉換成一種盤算性能夠接收、人又可以懂得的格局。這是完成文字高速錄入的一項癥結技巧。

  本年三月份,海康威視研討院預研團隊基于深度進修技巧的 OCR(Optical Character Recognition,圖象中文字辨認)技巧,刷新了 ICDAR Robust Reading 比賽數據集的全球最好成就,并在「互聯網圖象文字」、「對焦天然場景文字」和「隨拍天然場景文字」三項挑釁的文字辨認(Word Recognition)義務中獲得第一。同期參賽的有來自 82 個國度的 2367 支部隊加入,個中包含 Google、微軟、百度、三星、曠視等團隊。

  現在“盤算機視覺”成了小風口,年夜量本錢涌入,而 2017 年能夠將是人臉辨認家當運用發生沖破性停頓的一年。人臉辨認和視頻監控兩年夜偏向最受本錢喜愛,同時技巧也在尋覓其他偏向的沖破。

  

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