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人工智能技術(shù)在智能視覺技術(shù)方面的應(yīng)用

2018-07-20 15:14 Thundersoft中科創(chuàng)達(dá)

導(dǎo)讀:最近幾年,人工智能(AI)已成為非常流行的熱點(diǎn)話題。在過去的二十年中,人類在計(jì)算能力、數(shù)據(jù)積累、數(shù)學(xué)工具的改進(jìn)方面取得了巨大進(jìn)步,并且所有這些的成本進(jìn)一步降低,由此人工智能誕生。

  最近幾年,人工智能(AI)已成為非常流行的熱點(diǎn)話題。在過去的二十年中,人類在計(jì)算能力、數(shù)據(jù)積累、數(shù)學(xué)工具的改進(jìn)方面取得了巨大進(jìn)步,并且所有這些的成本進(jìn)一步降低,由此人工智能誕生。

  為了使機(jī)器能夠更好的理解它周圍的世界,人工智能技術(shù)受生物學(xué)的啟發(fā),延伸出兩個(gè)重要方向:許多研究集中于提升應(yīng)用智能視覺系統(tǒng)分析圖像的能力;以及,允許機(jī)器分析這些圖像的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu):人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即人腦的微型結(jié)構(gòu)拷貝。

  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),常用的研究方法包括神經(jīng)元之間連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、所使用的聚合函數(shù)、閾值函數(shù)和反向傳播方法(如果存在的話,這種網(wǎng)絡(luò)被稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),簡(jiǎn)稱CNN)。這些數(shù)學(xué)方法都是人工智能領(lǐng)域的一部分,稱為“深度學(xué)習(xí)”。

  在過去的十年中,深度學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域都非常成功。尤其在圖像的技術(shù)領(lǐng)域,面部識(shí)別、虹膜和手勢(shì)監(jiān)控、物體和自由空間檢測(cè),以及最近的行為識(shí)別解決方案均是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的杰作。

人工智能技術(shù)在智能視覺技術(shù)方面的應(yīng)用

  同時(shí),我們看到基于深度學(xué)習(xí)的智能視覺技術(shù)在智能汽車領(lǐng)域獲得了最引人注目的進(jìn)步,這些技術(shù)被用于ADAS(先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)),用于檢測(cè)障礙物和識(shí)別標(biāo)志、交通燈、汽車、行人和各種各樣的其它物體。圖像來源于部署在智能汽車周圍的一組相機(jī),而訓(xùn)練是在專用計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)中心執(zhí)行的。在半自動(dòng)駕駛汽車中,推理算法嵌入在ECU(發(fā)動(dòng)機(jī)控制單元)中;在機(jī)器人或全自動(dòng)駕駛汽車中,推理算法嵌入在一個(gè)完整的計(jì)算機(jī)中。

  生物特征識(shí)別是廣泛應(yīng)用智能視覺技術(shù)的另一個(gè)主要領(lǐng)域,例如,將智能視覺算法用于個(gè)人身份認(rèn)證。蘋果具備3D面部識(shí)別功能的最新手機(jī)iPhone X,就是一個(gè)很明顯的例子;在智能監(jiān)控和國(guó)土安全領(lǐng)域,面部識(shí)別被用于邊界控制,以及使用專門的相機(jī)生產(chǎn)身份證件。用于個(gè)人身份認(rèn)證的基于深度學(xué)習(xí)的智能視覺技術(shù),也越來越多地被用于移動(dòng)設(shè)備中。未來,我們還可以在移動(dòng)設(shè)備中增加行為識(shí)別功能,這項(xiàng)功能目前仍處于研究和開發(fā)階段,但已經(jīng)取得了鼓舞人心的初步成果。

人工智能技術(shù)在智能視覺技術(shù)方面的應(yīng)用

  在過去的十年中,谷歌、亞馬遜、Facebook和蘋果在人工智能領(lǐng)域的投資驚人的一致。市場(chǎng)研究公司Yole預(yù)測(cè),到2025,AI市場(chǎng)將以50%的年復(fù)合增長(zhǎng)率(CAGR)增長(zhǎng),收入主要集中在使用智能視覺技術(shù)上。

  人工智能的發(fā)展也離不開專門的硬件的開發(fā)。值得注意的是,視覺處理器的設(shè)計(jì)者和建造者,還通過嵌入式操作系統(tǒng)和/或SDK(軟件開發(fā)工具包)提供軟件層。這樣就能很容易地實(shí)施軟件解決方案,并允許硬件最大限度地發(fā)揮功能,同時(shí)還要求特定平臺(tái)開發(fā)技能,需要使用如Arm的embedOS、NVIDIA的Jetson、Xilinx的XSDK以及CEVA公司的CDNN等工具。

  為嵌入式系統(tǒng)開發(fā)AI的公司,在開發(fā)其解決方案并設(shè)計(jì)與眾不同類型的硬件兼容時(shí),必須考慮這個(gè)強(qiáng)加的軟件層。

  隨著AI的勢(shì)頭持續(xù)高漲,AI在智能視覺系統(tǒng)中的應(yīng)用呈現(xiàn)出非常光明的未來。在硬件方面,已經(jīng)出現(xiàn)了專用處理器;在軟件方面,有越來越強(qiáng)大的算法,能夠識(shí)別物體、面部和姿勢(shì)。從AI的市場(chǎng)應(yīng)用方面看,首先是汽車市場(chǎng),所有ADAS技術(shù)提供了一條通向自動(dòng)駕駛的直接路線;第二是用于個(gè)人身份認(rèn)證(解鎖、支付)的手機(jī)安全系統(tǒng);最后是生物特征識(shí)別及其在工業(yè)、監(jiān)控、安全、以及在智能建筑和智能家居中的應(yīng)用。AI領(lǐng)域涌現(xiàn)出了大量的投資、收購(gòu)和合作關(guān)系,而且在未來的幾年內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模將相當(dāng)可觀,市場(chǎng)和收入都將快速增長(zhǎng)。