在國防領域複雜而嚴格，需要快速決策和持續警覺的情況下，採用先進技術不僅僅是一種優勢，而是不可或缺的基本。在一系列創新技術發展中，電腦視覺這項獨特的變革技術，佔據了先進的地位。這項先進的技術，是人工智慧領域不斷進步的一個分支，它具有從複雜的視覺數據中，獲取深刻見解的強大能力，從而標誌著國防工業的新紀元。
Source Security 的一份報告顯示，由電腦視覺驅動的臉部辨識演算法，已達到驚人的 99.9% 的辨識準確率，增強了安全措施和反恐。
在這篇報導中，我們深入探討了電腦視覺對國防領域，產生巨大影響的十個用例。從增強戰場態勢感知到革新訓練計劃，電腦視覺正在推動國防行動的未來，改變我們感知和保衛國家的方式。
 |
| tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業） |
革命性的國防：電腦視覺在安全領域的十大強大應用
以下是電腦視覺有助於提高國防裝備精度，和整體效率的幾種方式：
1. 臉部辨識：加強安全措施
Grand View Research 表示，臉部辨識市場預計到 2025 年將達到 85 億美元的價值，2020 年至 2025 年的複合年成長率為 17.2%。這顯示，包括國防在內的各個行業，越來越多地採用臉部辨識技術，來增強安全性和辨識目的。
電腦視覺可以實現人臉辨識，這是國防的重要組成部分，可以增強安全性，並促進準確辨識。這項技術為實現這些目標，提供了一種簡化且有效的方法。
根據人工智慧新聞平台 Marktechpost 報導，人臉辨識系統利用臉部特徵來辨識個人，準確率高達 99.9%。透過將臉部特徵，與已知風險或嫌疑人的資料庫進行快速匹配，國防人員可以迅速做出明智的決定，並採取適當的行動。
人臉辨識系統利用電腦視覺，簡化了辨識個人的過程。他們分析眼睛、鼻子和嘴巴的形狀等臉部特徵，以創建獨特的臉部模板。然後將該模板與已知面孔的資料庫進行比較，使軍事人員能夠快速找到可能構成威脅的個人。
透過利用電腦視覺和臉部辨識系統，國防部隊可以顯著加強安全措施，加快識別過程，並及時應對潛在的風險或威脅。這項技術使他們能夠有效地保障個人的福利，並維護安全的環境。
在國防場所使用臉部辨識
透過利用人臉辨識技術，國防場域可以增強一層額外的保護，使未經授權的個人，越來越難以破壞安全措施。迅速發現並應對潛在威脅的能力，有助於維護安全的環境，並保障國防設施的完整性。
反恐
人臉辨識的易用性和快速佈署，使其成為重要的防禦工具。這項技術使國防人員能夠快速且準確地辨識個人，大大增強安全措施並減輕潛在威脅。人臉辨識的錯誤率接近零，最大限度地降低了錯誤辨識的風險，確保了可靠、強大的安全解決方案。
2. 物體辨識：辨識威脅並增強安全性
MarketsandMarkets 的研究還顯示，全球物體辨識市場預計到 2025 年，將達到 530 億美元的價值，2020 年至 2025 年的複合年成長率 (CAGR) 為 15.1%。這反映了包括國防在內的各個產業，對物體辨識技術的需求和採用不斷成長。
甚至美國國防高級研究計劃局（DARPA），也一直在積極投資物體辨識研究和開發。
該技術依賴有關物體外觀的資訊來正確定義它們。它們幫助軍方評估可能的風險、追蹤供應並提高國防區域的安全性。
威脅評估
物體辨識技術，對於評估某些場景的威脅等級很有價值。它可以幫助軍隊快速辨識槍支、車輛和其他重要物體等關鍵要素，從而提高他們的態勢感知能力，並增加他們的作戰效率。
庫存管理
物體辨識還可以幫助監控供應品、儲備貨物和庫存。透過自動化辨識過程，庫存控制變得更加準確，軍事供應鏈運作也得到改善。
提高安全性
物件偵測可以顯著增強整體安全協定。透過辨識偏離預期的異常實體，或辨識看起來不合適的物體，國防部隊可以搶佔潛在威脅，從而確保個人和地點的安全。這種能力大大加強了綜合安全措施，並提高了國防行動的效力。
3. 監視與監控：加強偵測與安全
透過電腦視覺實現的監視和監控，對於國防非常重要，因為它們可以偵測入侵、監視邊界和保護國防場域。
根據 MarketsandMarkets 的一項研究，預計到 2027 年，國防領域的全球影像監控市場價值將達到 764 億美元，2022 年至 2027 年的複合年成長率為 9.4%。它強調了對監控技術的採用和投資不斷增加，以保護軍事設施、邊境地區和關鍵基礎設施。
在瑞典皇家理工學院進行的一項研究中，作者提出了一個案例研究，其中基於電腦視覺的監控系統，將誤報率顯著降低了 88.4%。準確性和可靠性的提高，使國防人員能夠將注意力集中在合法威脅上，最大限度地減少了忽視關鍵安全事件的機會。
安裝在軍事基地的電腦視覺，可以立即評估持續輸入的視覺數據，以立即偵測未經授權的進入。因此，它們使軍隊能夠監視關鍵地點、咽喉要地、爭議領土，並隨時辨識任何可能的威脅和侵犯，從而全面提高安全水準。
加強邊境監控
利用電腦視覺，安全設備可以使邊境監視更加有效率和有效益。電腦視覺技術可用於處理視覺資料，並辨識可能的風險或違規行為，這有助於確保邊境安全，並阻止未經授權的越境。
快速回應
佈署電腦視覺進行即時監視，可使軍隊實現更高的效率和效力。這些應用可以即時提供洞察，以最少的資源使用做出迅速而準確的回應。
4. 自動駕駛汽車：推進國防行動
在美國科學家聯合會進行的一項研究中，配備電腦視覺系統的自動地面車輛，展示了在減少人工監督的情況下，導航複雜地形和執行後勤任務的能力。這些車輛展現了更高的作戰效率、更低的人員風險和更高的任務成功率。
Precedence Research 指出，預計到 2030 年，國防領域的全球自動駕駛汽車市場價值將達到 624 億美元，2021 年至 2030 年的複合年成長率為 13.3%。這顯示，在國防行動中，自動駕駛汽車在無人地面車輛 (UGV)、無人機 (UAV) 和自動駕駛船舶等應用中的應用將日益增加。
更好的機動性
借助電腦視覺技術，自動駕駛汽車可以穿越複雜的地形，並規劃出最佳路線。透過即時分析視覺數據，這些汽車可以做出安全的選擇，並適應戰區極其致命的條件。
具有電腦視覺的自動駕駛汽車，可以執行偵察任務、巡邏任務，並參與積極的戰鬥和救援行動。此外，他們還可以收集和分析可見資訊，為國防部隊提供關鍵任務更新。
提高可靠性
整合電腦視覺來開發自動駕駛汽車，可以使其在緊急情況下更加準確和可靠。這些車輛幾乎不需要人工協助或輸入，就能執行重要任務。這降低了國防人員的風險並簡化了行動。
5. 擴增實境（AR）在訓練中的應用：為國防人員提供沉浸式學習
《DTIC n》雜誌發表的一項研究顯示，在軍事訓練中使用 AR 技術，可以提高士兵的表現。這種改進歸功於 AR 提供即時資訊、增強決策能力和模擬真實戰鬥情況的能力。
根據 Zion Market Research 的報告，全球國防市場擴增實境的價值，預計到 2028 年將達到 1,280 億美元，2021 年至 2028 年的複合年成長率約為 29%。這顯示 AR 技術在國防訓練應用中的應用日益廣泛。
改進訓練
由電腦視覺驅動的擴增實境（AR）徹底改變了戰鬥訓練、研究和開發。AR 系統使用電腦視覺來準確追蹤和匹配，虛擬物體與現實世界的物體，透過精確重現現實生活中的戰鬥場景，使訓練更有效。
透過電腦視覺和擴增實境優化國防資源
電腦視覺驅動的擴增實境 (AR) 訓練，代表了傳統防禦訓練方法更經濟、更安全的替代方案。透過減輕對實體資產的依賴，它使軍隊能夠實現顯著的成本節約。此外，AR 訓練大大降低了設備損壞的可能性和受傷的風險，從而節省了寶貴的國防資源。
6.手勢辨識：直覺的人機交互
歐洲 Peggasus 專案 CSEM 在其駕駛艙中，實施了手勢辨識系統，使飛行員能夠使用手勢與飛機控制裝置進行互動。研究顯示。，這種直覺的介面，可以減少飛行員的工作量，並縮短反應時間，從而提高整體任務效率。
電腦視覺有助於解釋人類的手勢，從而促進國防領域人與電腦之間更簡化和直覺的互動。這增強了國防行動複雜環境中的協作協同作用。
根據 MarketsandMarkets 的報告，全球手勢辨識市場預計到 2026 年將達到 376 億美元的價值，2021 年至 2026 年的複合年增長率為 22.6%。這意味著包括國防在內的多個行業越來越多地採用手勢識別技術。
提高可連線存取性
借助動作辨識技術，保全人員可以使用簡單的姿勢和手勢，來控制和運行不同的設備，例如無人機（UAV）或電腦系統。易於控制使得不同人員更容易使用這些設備，並減少了對複雜訓練計劃的需求。
7. 生物辨識認證：確保安全門禁
美國國家標準與技術研究院 (NIST) 的一項研究發現，指紋辨識系統的錯誤接受率 (FAR) 低於 0.1%，錯誤拒絕率 (FRR) 低於 1%，顯示具有很高的準確性和可靠性。
以電腦視覺技術為基礎的生物特徵辨識，在維護安全標準方面發揮關鍵作用。它確保國防部門內敏感域的門禁權限，僅授予與犯罪分子沒有任何關係的個人，從而維護安全行動的完整性。
根據 MarketsandMarkets 的報告，預計到 2027 年，國防領域的全球生物辨識市場價值將達到 829 億美元，2022 年至 2027 年的複合年成長率為 14.1%。這顯示，在國防應用中，生物辨識認證技術在安全門禁控制和身份驗證方面的應用和投資正在增加。
受保護的訪問
國防系統可以使用生物辨識，來確保只有授權人員才能連線限制區域或機密資訊。這確保了敏感資訊和資產的安全。
與密碼或門禁卡等標準方法相比，生物辨識門禁是一種更強大的安全機制。這些都容易受到網路安全威脅或實體盜竊。
高效的安全營運
指紋辨識也簡化了國防人員的授權程序，提供了一種快速可靠的身份驗證方法。該應用可以大大減少大量文件和文書工作的必要性，從而提高營運效率。
8. 戰地醫療援助：拯救前線生命
《MDPI》雜誌發表的一項研究發現，基於電腦視覺的自動傷害檢測系統，在辨識槍傷、骨折和內出血等創傷性損傷方面，表現出超過 90% 的準確率。這種高精度可以實現更快的分類，和有針對性的醫療干預，最終挽救前線的生命。
根據 Frost & Sullivan 的報告，預計 2018 年至 2022 年間，醫療保健領域電腦視覺的應用，將以 68.55% 的複合年成長率成長。這一成長是由對先進醫療技術日益成長的需求推動的，這些技術可以提高戰鬥情況下，醫療援助的效率和效力。
有效治療
使用電腦視覺工具進行軍事醫療援助，可以為醫療專業人員提供即時指導，以辨識生命徵象、診斷病情，並做出治療決策。這提高了醫療的效率和效果。
遠端醫療援助
電腦視覺還可以實現現場遠端醫療和虛擬醫療會談。透過向位於其他地方的醫療專家發送圖形數據，現場醫務人員可以從專家那裡獲得醫療建議和推薦，從而提高他們為前線受傷部隊提供的護理和治療水平。
9.情報分析：揭露國防戰略洞見
根據 Mordor Intelligence 進行的一項研究，預計 2022 年至 2027 年全球國防情報市場的複合年成長率 (CAGR) 為 13%。
作為這一成長的典型代表，國家地理空間情報局（NGA）積極將電腦視覺演算法與衛星影像分析結合。該應用程式可以辨識和追蹤相關物體、監視邊境活動並檢測潛在的安全威脅，從而增強國防行動的戰略縱深。
即時資訊準確性更高
電腦視覺演算法使安全專業人員，能夠收集與地面場景相關的即時情報。這使得能夠精確辨識對手的位置、武器系統或關鍵基礎設施，從而增強防禦行動的準確性和有效性。
更快地檢測趨勢
電腦視覺演算法可以快速處理大量情報和監視數據，例如衛星圖像、無人機鏡頭或安全視頻，以辨識可能導致潛在安全威脅的趨勢。
10. 損傷評估：評估結構損傷並辨識薄弱點
有效的損害評估對於國防部門評估攻擊、自然災害或事故，對關鍵基礎設施的影響非常重要。電腦視覺利用先進的演算法和影像分析技術，來評估結構損壞並辨識潛在的薄弱點，在這一過程中發揮重要作用。以下是在國防部門利用電腦視覺進行損害評估的關鍵方面。
增強型視覺檢查
電腦視覺可以對受損結構進行自動視覺檢查，為了解受損程度提供有價值的見解。使用電腦視覺演算法分析無人機、衛星或現場攝影機拍攝的高解析度影像或圖像，以辨識特定的關注區域。這種自動化方法消除了人工檢查的需要，節省了時間和資源，同時確保了準確的評估。
美國國家醫學圖書館發表的一項研究，證明了電腦視覺在損傷評估方面的有效性。研究利用電腦視覺演算法，辨識結構損傷的準確率達到 90% 以上，優於傳統的人工檢查方法。
利用電腦視覺檢測漏洞
可以利用電腦視覺透過分析模式、變形和應力集中區域來辨識結構弱點。透過仔細檢查熱圖像或紅外線圖像等視覺數據，電腦視覺演算法能夠檢測到顯示潛在結構脆弱性的異常情況。這種先發制人的辨識，使國防人員能夠明智地分配增援力量，從而增強關鍵基礎設施的整體穩健性。
快速反應與決策
透過利用即時影像分析，電腦視覺加快了損害評估過程，從而實現快速反應和明智的決策。快速評估損壞程度和確定關鍵區域的能力，有助於國防當局有效分配資源，並優先考慮緊急應變工作。這提高了災難管理和復原行動的整體效率和效能。
環境監測與危害偵測
電腦視覺在國防領域的環境監測和危險檢測中，發揮著非常重要的作用。透過分析從衛星、無人機或監視攝影機等，各種來源捕獲的視覺數據，電腦視覺演算法可以辨識和監控環境條件、檢測潛在危險，並評估其對國防行動的影響。
例如，電腦視覺可用於檢測和追蹤野火的蔓延、監測地形或植被覆蓋的變化，或辨識危險物質或化學物質洩漏。透過持續分析視覺數據，國防部隊可以主動辨識環境風險，並採取適當措施減輕其影響。
 |
iF+ 系列雙系統免接觸式智慧門鎖
（請點擊 ↑ 連結詳細介紹） |
0 comments:
張貼留言