計算機視覺是指：讓機器通過數(shù)字圖像或視頻等視覺信息來模擬人類視覺的過程，以達到對物體的理解、識別、分類、跟蹤、重建等目的的技術(shù)。它是人工智能領(lǐng)域中的一個分支，涉及圖像處理、模式識別、機器學習、深度學習等多個領(lǐng)域。

隨著人工智能和機器學習算法進入了與產(chǎn)業(yè)深度融合的階段，機器視覺技術(shù)已廣泛應(yīng)用于人臉識別、自動駕駛、無人機、醫(yī)學影像分析、工業(yè)生產(chǎn)等場景，主要運用到以下六大主流機器視覺技術(shù)，一起來了解一下~

01 圖像分類

圖像分類是根據(jù)各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類別的目標區(qū)分開來的圖像處理方法。它利用計算機對圖像進行定量分析，把圖像或圖像中的每個像元或區(qū)域劃歸為若干個類別中的某一種，以代替人的視覺判讀。

常用方法：基于色彩特征的索引技術(shù)、基于紋理的圖像分類技術(shù)、基于形狀的圖像分類技術(shù)、基于空間關(guān)系的圖像分類技術(shù)等。

主要應(yīng)用：場景分類、物體識別、圖像標注、醫(yī)學圖像、工業(yè)檢測和安防監(jiān)控等。

02 目標檢測

目標檢測是指在圖像或視頻中，識別出目標物體所在的位置，并標注出其所屬的類別的任務(wù)。相比于圖像分類任務(wù)，目標檢測需要對目標的位置和數(shù)量進行準確的識別，因此其難度更大，但也更加實用。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體場景和需求，選擇不同的模型和算法來實現(xiàn)追蹤、識別和分析等目標檢測任務(wù)。

常用模型：

①Faster R-CNN：是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測模型，它通過在區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（Region Proposal Network, RPN）中引入錨點來提高檢測速度，同時采用了RoI Pooling層來實現(xiàn)不同大小的目標檢測。

②YOLO（You Only Look Once）：是一種基于單階段目標檢測算法的模型，它將目標檢測任務(wù)轉(zhuǎn)化為一個回歸問題，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測目標的類別和位置。

③SSD（Single Shot MultiBox Detector）：也是一種基于單階段目標檢測算法的模型，通過在每個特征層上應(yīng)用不同大小和形狀的先驗框，從而實現(xiàn)對不同尺度目標的檢測。

主要應(yīng)用：

①智能安防：監(jiān)控場景中的人員和車輛，實現(xiàn)目標追蹤和識別。

②自動駕駛：通過識別道路標志、交通信號燈、行人和其他車輛等來實現(xiàn)自主駕駛。

③無人機：對無人機飛行區(qū)域中的目標進行識別和跟蹤，以實現(xiàn)智能控制和導航。

④工業(yè)制造：在生產(chǎn)過程中對產(chǎn)品進行檢測和分類，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

⑤醫(yī)療診斷：通過對醫(yī)學圖像中的腫瘤等異常進行識別和定位，輔助醫(yī)生進行診斷和治療。

尤其是適用于邊緣端的智能應(yīng)用，比如在英碼科技的場景化解決方案中，主要通過邊緣計算盒子，結(jié)合機器視覺、大數(shù)據(jù)等技術(shù)實現(xiàn)長尾場景的實時感知、目標識別、監(jiān)測、預(yù)警等智能應(yīng)用，助力交通、校園、工地、化工園區(qū)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智慧化升級，達到降本增效的目的。

03 目標跟蹤

目標跟蹤是指在視頻序列中，對于已知的初始目標，在后續(xù)幀中通過對目標的特征提取和跟蹤算法進行處理，實現(xiàn)對目標位置、形態(tài)等信息的實時跟蹤。

常用方法：

①基于相關(guān)濾波的跟蹤方法：將目標與模板進行相關(guān)性計算，計算得到的結(jié)果可以表示目標在當前幀的位置。

②基于粒子濾波的跟蹤方法：通過在目標周圍隨機生成多個粒子，然后根據(jù)目標的運動模型，對這些粒子進行預(yù)測，再用觀測信息對預(yù)測的粒子進行權(quán)重更新，最終選擇權(quán)重最高的粒子來表示目標的位置。

③基于深度學習的跟蹤方法：使用深度學習算法對目標進行特征提取和表示，然后根據(jù)目標在前一幀的位置和特征，對目標在當前幀的位置進行預(yù)測。常用的深度學習跟蹤算法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）等。

主要應(yīng)用：目標跟蹤技術(shù)適用于視頻監(jiān)控、無人駕駛、智能交通等領(lǐng)域，可以用于目標的實時跟蹤和識別，實現(xiàn)自動化控制和智能化分析。

04 語義分割

語義分割旨在將輸入圖像中的每個像素標記為屬于哪個語義類別。與目標檢測和圖像分類不同，語義分割不僅可以識別圖像中的物體，還可以為每個像素分配標簽，從而提供更詳細和準確的圖像理解。

常用模型：FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net、DeepLab等。近年來還涌現(xiàn)出了許多基于深度學習的新型語義分割模型，如PSPNet、DeepLab V3+等，它們在精度和效率等方面都有所提高。

主要應(yīng)用：語義分割適用于需要對圖像進行精細分割和像素級分類的場景，例如自動駕駛中的道路分割、醫(yī)學圖像中的病變分割、地理信息系統(tǒng)中的土地分類等。

05 實例分割

實例分割是結(jié)合目標檢測和語義分割的一個更高層級的任務(wù)。實例分割是計算機視覺中的一項任務(wù)，旨在同時檢測圖像中的物體，并將每個物體分割成精確的像素級別的區(qū)域。與語義分割不同，實例分割不僅可以分割出不同類別的物體，還可以將它們分割成獨立的、像素級別的區(qū)域。

常用模型：Mask R-CNN、FCIS（Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation）、SOLO（Segmenting Objects by Locations）等。

主要應(yīng)用：實例分割適用于需要對圖像進行精細分割并區(qū)分不同物體的場景，例如自動駕駛中的行人和車輛分割、醫(yī)學圖像中的器官分割、遙感圖像中的建筑物分割等。

結(jié)語

上述這 5 種關(guān)鍵的機器視覺技術(shù)可以協(xié)助計算機從單個或一系列圖像中提取、分析和理解有用的信息，賦能千行百業(yè)實現(xiàn)AI應(yīng)用，構(gòu)建更智能、美好的視界。

審核編輯 黃宇