電腦視覺的 5 個實際應用
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在本報導中，我們研究了人工智慧中電腦視覺的一些非常有趣的應用、案例和演算法，這些應用、案例和演算法，是當今幾個行業領域的創新趨勢引領者。你會發現一些案例潛力很大，可以讓世界變得更好。
跳轉到一些電腦視覺的基本概念
- 什麼是電腦視覺？
- 人工智慧和電腦視覺的未來
- 我們日常生活中的五大電腦視覺應用
- 結論
什麼是電腦視覺？ 如果你還不知道
近年來，電腦視覺正在創造很多亮點，在過去幾十年中，人們越來越感興趣，和嚴格的研究支援著這一點。電腦視覺是一個人工智慧（AI）領域，為機器提供視覺感知。電腦可以使用電腦視覺應用和演算法，結合機器學習和深度學習技術，獲得有意義的資訊。用於獲取知識的通常資產，是數位圖像、影像和其他有助於提出建議，或採取行動的視覺輸入。電腦視覺允許機器看到、觀察和理解。在本報導中，我們研究了一些令人興奮的電腦視覺在現實世界應用。
人工智慧和電腦視覺的未來
隨著人工智慧技術的不斷研究和完善，該行業的電腦視覺應用看到了巨大的潛力。新的案例和應用涵蓋了更廣泛的功能。與使用電腦視覺演算法和應用的巨大可能性相比，當今電腦視覺的能力還仍然是有限的。
一些著名的電腦視覺應用，包括谷歌的反向影像搜尋，它可以在網路上搜尋類似的影像。蘋果的 FACEID 功能，在使用者解鎖手機，或訪問個人資料方面很受歡迎。
2022年我們日常生活中的 5 個電腦視覺應用
1. 汽車行業中的電腦視覺應用
特斯拉自動駕駛儀
來源：特斯拉自動駕駛儀
特斯拉汽車的自動駕駛高階安全和便利功能，幫助司機完成繁瑣的駕駛任務。自動駕駛使司機能夠在道路上，自動駕駛汽車、加速和剎車。導航功能建議最佳車道變化，在目的地結束時，它可以自動搜尋停車位並自行停車。
演算法
車輛透過八個攝影機感知其環境。這八個飼料被融合成一個單一的環境預測模型。特斯拉使用神經網路規劃器，這是處理汽車實際軌跡路由，和行為的人工智慧演算法的集合。特斯拉的人工智慧架構，使用神經網路訓練電腦 Dojo。 神經網路處理大量攝影機成像資料的速度，是其他運算系統的四倍。
2. 電腦視覺在救災和緊急情況下的應用
使用深度學習預測地震期間的安全路徑
電腦視覺可以幫助應對颶風、地震、野火或洪水等自然災害，在這些災害中，需要從破壞和適當行動的角度快速評估情況。自然災害發生在突擊時，人們總是急於拯救人的生命和財產。這種情況可能會對人類生活和環境產生災難性影響。
演算法
電腦視覺可以提供有益的解決方案，Omdena 建立了一個創新的基於電腦視覺的解決方案，以幫助發生地震的受害者。
該團隊開發了一種安全快速的路線規劃解決方案，以防伊斯坦布林發生地震等災難。30 名人工智慧工程師使用卷積神經網路（CNN）建立了風險熱圖和尋路演算法，這有助於在兩個點之間找到最安全、最短的路徑。
3. 電腦視覺在醫學和醫療保健中的應用
醫療保健中的電腦視覺應用，有利於診斷各種疾病。電腦視覺推進了醫學成像，以幫助衛生專業人員對患者的健康做出更明智的決定。
使用 X 光檢測腫瘤
Project InnerEye 開源深度學習工具包：醫學成像人工智慧民主化。 來源：微軟的 InnerEye
微軟的 InnerEye 軟體讀取 2D 影像，並將其渲染為 3D 影像。 該軟體能夠檢測 X 光中的腫瘤和其他異常。同樣，電腦視覺在醫學成像、癌症篩查和診斷中也有應用。
使用超音波視覺化病理
超因波解決方案檢測不同病理的型別和位置，並適用於 2D 影像和影像串流。
Omdena 透過使用 OpenCV 和 Streamlit 在超音影像中視覺化病理學，在醫療保健領域工作。
來源：Omdena Bounded盒子和面具輪廓
演算法
該演算法是使用電腦視覺庫 OpenCV 建構的，並嵌入到開源應用框架 Streamlit 中；熱圖被疊加在具有不同不透明度的處理影像上。Streamlit 應用使用影像和掩碼輸入，並顯示影像上的有界框和面罩輪廓，以及顯示腫瘤強度的熱圖。
4. 電腦視覺在農業中的應用
提高農作物產量預測
電腦視覺在農業中的應用有許多例子。在過去的幾年裡，農業作物產量預測領域面臨著相當多的挑戰。RSIP 視覺使用電腦視覺和深度學習，來進行農業產量預測。收穫前對季節性產量的估計需要大量資訊，如感官和衛星影像資訊、土壤條件、水分、季節性天氣、氮水準和歷史產量資訊的融合。該軟體利用固定感測器和機載無人機影像，進行多光譜成像或衛星影像。演算法工具可以在智慧手機應用 app 中提供產量預測。
透過邊緣電腦視覺檢測雜草
衝擊驅動的新創公司 Weedbot 正在為農民開發一種雷射除草機械，該機器可以定位植物，區分作物和雜草，並用雷射束清除雜草。作為奧姆德納影響新創企業孵化器的一部分，50 家技術變革者建構了機器學習模型，以促進無農藥食品生產。
演算法
YolactEdge 例項分割方法在電腦視覺和模式辨識空間中，以即時速度在小邊緣裝置上執行。Omdena 和 Weedbot 使用 YocptEdge 對作物和雜草進行精確分類和定位。該解決方案透過 YolactEdge 例項分割檢測雜草，以支援創新的農業措施。
電腦視覺技術可以預防家禽養殖場的疾病（疾病檢測、體重測量、行為分析、動物福利、卵子檢查等活動），對偏遠農業農場進行安全監測，並執行基於無人機的作物監測。
5. 電腦視覺在保險中的應用
加快保險評估流程
汽車保險公司 Tokio Marine 部佈署了一個基於人工智慧的電腦視覺系統，用於檢查和評估受損車輛。Tractable 開發了人工智慧解決方案，該解決方案使用深度學習，進行電腦視覺和機器學習技術。保險公司利用影像辨識來加快保險評估過程。好處包括更快、更準確的結算，從而提高客戶滿意度。
保險業還有許多其他電腦視覺應用。有了相關和充足的訓練資料，機器學習和深度學習演算法可以自我改進，而無需顯式寫程式。基於人工智慧的索賠管理系統，可以有效地處理由配備無人機拍攝的高畫質影像或圖像、來自衛星的地理空間資料（GIS）資料，和物聯網資料集（包括溫度、壓力、物體位置等參數）。
使用衛星影像檢測，和評估行軍蟲在農業中的損害
30 多名合作者開發了用於生成、預處理，和訓練電腦視覺分類和聚類演算法的人工智慧管道；開發了一個連線到已佈署模型的 Web 應用。 該解決方案有助於解決行軍蟲襲擊植物的損害評估問題。專案合作伙伴 OKO 是谷歌的一家新創企業加速創業公司，使用衛星和行動技術為小農戶提供負擔得起和簡單的作物保險。
結論
我們已經看到了各行業電腦視覺應用的例子。跨多個行業的電腦視覺應用依賴於影像和圖像資料來源。電腦視覺應用的一些重要優勢，是更高的準確性、更高的效率、更低的成本和自動化機會。
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