计算机视觉多领域应用，加速物联网时代步伐！

在我们的日常生活中随处都有计算机视觉技术，手机、游戏机可以识别您的手势，相机可以自动将焦点放在人身上等等。计算机视觉正在影响我们生活的许多领域。

事实上，计算机视觉在商业和国防使用方面有悠久的历史：如制造中的质量检测，环境管理的遥感或在战场上收集智能的高分辨率相机。这些传感器中的一些是静止的，而其它传感器连接到诸如卫星，无人机和车辆等在移动物体上。

在过去，许多计算机视觉应用程序仅限于某些封闭平台。当与IP连接技术相结合时，他们创建了一组新的应用程序计算机视觉，加上IP连接，高级数据分析和人工智能，将成为彼此的催化剂，从而在物联网（IoT）创新和应用方面带来革命性的飞跃。

计算机视觉的多领域的进步

视觉环境设计

视觉或视力是五种人类感觉中最发达的。我们每天都用它来识别我们的朋友，在我们的路上发现障碍，完成任务和学习新事物。我们通过我们的视觉来识别我们周围的环境。有路牌和信号灯帮助我们从一个地方到另一个地方。通过识别环境标识找到我们所要到达的地方。鉴于视觉的重要性，将其扩展到计算机和自动化系统，实现了视觉应用大飞跃。

计算机视觉

计算机视觉从捕获和存储图像或一组图像的技术开始，然后将这些图像转换成可以进一步执行的信息。它由多种技术组合组成。计算机视觉工程是一个跨学科领域，需要在许多这些技术中跨职能和系统专长。

由多个领域的进步驱动的计算机视觉

例如，Microsoft Kinect使用3D计算机图形算法来实现计算机视觉来分析和理解三维场景。它允许游戏开发人员将实时全身运动捕捉与人造3D环境进行合并。除了游戏，这在机器人，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用等领域开辟了新的可能性。

传感器技术的进步也在传统摄像机传感器以外的许多层面迅速发展。 最近的一些例子包括：

❉ 红外传感器和激光器结合起来感测深度和距离，这是自驾车和3D地图应用的关键推动因素之一

❉ 非侵入式传感器，可跟踪医疗患者的生命体征，无需身体接触

❉ 高频摄像机可以捕捉人眼不能察觉的微妙动作，以帮助运动员分析其步态

❉ 超低功耗和低成本的视觉传感器，可长期部署在任何地方

计算机视觉获得智能

早期应用

 

监控行业是图像处理技术和视频分析的早期采用者之一。视频分析是计算机视觉的一个特殊用例，重点是从小时的视频中找到模式。在现实情况下自动检测和识别预定义模式的能力代表了数百种用例的巨大市场机会。

第一个视频分析工具使用手工算法来识别图像和视频中的特定功能。它们在实验室设置和模拟环境中都是准确的。然而，当输入数据（如照明条件和摄像机视图）偏离设计假设时，性能迅速下降。

研究人员和工程师花费了多年的开发和调优算法，或者用新的方法来处理不同的条件。然而，使用这些算法的相机或录像机仍然不够稳健。尽管多年来取得了一些进步，但现实世界的糟糕表现限制了技术的有用性和应用。

深度学习突破

近年来，深度学习算法的出现激发了计算机视觉。深入学习使用人造神经网络（ANN）算法，模拟人脑神经元。

从2010年初开始，由图形处理单元（GPU）加速的计算机性能已经越来越强大，足以使研究人员实现复杂ANN的功能。此外，部分由视频站点和普遍的IoT设备驱动，研究人员拥有大量不同的视频和图像数据库来训练其神经网络。

在2012年，称为卷积神经网络（CNN）的深层神经网络（DNN）的版本显示了精确度的巨大飞跃。这一发展推动了计算机视觉工程领域的兴趣和兴奋。现在，在需要图像分类和面部识别的应用中，深度学习算法甚至超过了人类对应物。更重要的是，就像人类一样，这些算法具有学习和适应不同条件的能力。

计算机视觉应用案例：

❈ 监测作物健康的农业无人机

❈ 交通基础设施管理

❈ 无人机无人机检查

❈ 下一代家庭安全摄像机

❈ 无人机收集图像的植被指数

这些只是计算机视觉如何大大提高许多领域的生产力的一些小例子。我们正在进入物联网进化的下一个阶段。在第一阶段，我们专注于连接设备，聚合数据和建立大型数据平台。在第二阶段，重点将转移到通过计算机视觉和深度学习等技术使“事物”更加智能，从而产生更多可操作的数据。

计算机视觉即将迎来爆发式增长，我们将探索新的框架，最佳实践和设计方法，以克服其在实际应用中会遇到的一挑战。