機(jī)器視覺(jué)是什么？能用來(lái)做什么？

  要探討機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用，首先還是需要精準(zhǔn)把握什么是機(jī)器視覺(jué)，并把其與當(dāng)下熱門(mén)又有重疊部分的人工智能和深度學(xué)習(xí)區(qū)分開(kāi)來(lái)。人工智能的外延范圍最大，包括了機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器人技術(shù)、生物識(shí)別技術(shù)和自然語(yǔ)言處理。

  可以看出，人工智能包括了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)，研究的是人類(lèi)智能活動(dòng)規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類(lèi)某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

  深度學(xué)習(xí)，是人工智能研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如視頻、聲音和文本。

  深度學(xué)習(xí)在安防行業(yè)的應(yīng)用極為熱門(mén)，記者在評(píng)測(cè)產(chǎn)品時(shí)關(guān)于人臉和車(chē)輛的識(shí)別技術(shù)都基于深度學(xué)習(xí)。

  究其原因，深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵要素是數(shù)據(jù)，而占大數(shù)據(jù)總量60%以上的為視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，所以，深度學(xué)習(xí)的在安防行業(yè)的方方面面得到了應(yīng)用：人臉檢測(cè)、車(chē)輛檢測(cè)、非機(jī)動(dòng)車(chē)檢測(cè)、人臉識(shí)別、車(chē)輛品牌識(shí)別、行人檢索、車(chē)輛檢測(cè)、人體屬性、異常人臉檢測(cè)、人群行為分析、各種感興趣目標(biāo)的跟蹤等。

  機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，機(jī)器視覺(jué)就是用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。

  通過(guò)分CMOS或CCD傳感器將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專(zhuān)用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)；圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。

機(jī)器視覺(jué)主要是對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，因此機(jī)器視覺(jué)在人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別等方面得到大量運(yùn)用。

  以智能交通行業(yè)為例，機(jī)器視覺(jué)具有成本低、穩(wěn)定性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，目前已經(jīng)在國(guó)內(nèi)外高速公路和公路的交通監(jiān)控系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，具體體現(xiàn)在車(chē)牌識(shí)別、車(chē)身顏色識(shí)別、車(chē)型識(shí)別、違章識(shí)別、車(chē)流量統(tǒng)計(jì)、流量控制等。

  這時(shí)有人會(huì)產(chǎn)生疑惑，機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)有太多重疊之處，是否兩者在安防行業(yè)是同一概念的不同表達(dá)。

  其實(shí)不然，如果僅從視頻監(jiān)控行業(yè)來(lái)看，深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器視覺(jué)更高層面的應(yīng)用，因?yàn)榛诰薮髽颖静杉盐樟舜罅繑?shù)據(jù)特征，而機(jī)器視覺(jué)主要在特征感知、圖像預(yù)處理、特征提取、特征篩選方面擅長(zhǎng)，也就是說(shuō)，機(jī)器視覺(jué)主要是在特征識(shí)別提煉部分，而深度學(xué)習(xí)是把特征和學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)，比如用特征的感知和提取來(lái)預(yù)判數(shù)據(jù)。

 安防的演進(jìn)已不僅僅局限于視頻圖像的編解碼技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)，智能時(shí)代下，安防需要更多的ICT能力，把計(jì)算、存儲(chǔ)、聯(lián)接、云化、智能、安全等各個(gè)領(lǐng)域的珍珠串起來(lái)，在構(gòu)建“全棧云、全智能、全場(chǎng)景”的機(jī)器視覺(jué)和大數(shù)據(jù)解決方案基礎(chǔ)上，構(gòu)建“平臺(tái)+AI+生態(tài)”的智能安防開(kāi)放體系。