機(jī)器視覺是人工智能的下一個(gè)前沿？
作者 : admin發(fā)布時(shí)間 : 2018-11-29 瀏覽 : 163 次
國外科技網(wǎng)站 Venturebeat 發(fā)布文章稱，人工智能在曩昔一年里有著強(qiáng)勁的開展，給人們帶來越來越多的益處。而未來， 機(jī)器視覺 將會是人工智能的下一個(gè)前沿領(lǐng)域。跟著該類技能的開展
國外科技網(wǎng)站Venturebeat發(fā)布文章稱，人工智能在曩昔一年里有著強(qiáng)勁的開展，給人們帶來越來越多的益處。而未來，機(jī)器視覺將會是人工智能的下一個(gè)前沿領(lǐng)域。跟著該類技能的開展，下一年將會出現(xiàn)新型人工智能驅(qū)動的設(shè)備。
機(jī)器為什么需要視覺呢？視覺是主要的感官。機(jī)器要可以了解人類，提供他們所需的支持，那么它們必須可以在視覺范疇進(jìn)行調(diào)查和體現(xiàn)。具體形式可以是一個(gè)協(xié)助盲人“看見”和了解周遭國際的小攝像頭，又或許可以準(zhǔn)確區(qū)別流浪貓、在移動的樹枝和竊賊的家庭監(jiān)控體系。
合理電子設(shè)備在人們的日常生活中變得日益重要，咱們也發(fā)現(xiàn)越來越多的設(shè)備應(yīng)用因?yàn)闆]有足夠強(qiáng)大的視覺功能而失敗，如無人機(jī)在空中發(fā)作磕碰，機(jī)器人吸塵機(jī)吸掉不該吸的東西。
機(jī)器視覺是人工智能正在快速開展的一個(gè)分支，旨在賦予機(jī)器可媲美人類的視覺。跟著研究人員應(yīng)用專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來協(xié)助機(jī)器辨認(rèn)和了解實(shí)際國際的圖畫，機(jī)器視覺在曩昔幾年取得了巨大的前進(jìn)。如今的計(jì)算機(jī)在視覺辨認(rèn)上可以做到各種各樣的事情，從辨認(rèn)網(wǎng)絡(luò)上的貓到在許多的照片中辨認(rèn)特定的面孔。不過，該類技能還有很長的路要走。
當(dāng)前，機(jī)器視覺在走出數(shù)據(jù)中心，應(yīng)用于各類用途，從無人機(jī)的自動駕駛到食品整理。
根本的圖畫分類已經(jīng)簡單多了，但在從雜亂的場景中提取要義或許信息，機(jī)器則面臨著一系列的新問題。錯(cuò)視問題便是機(jī)器視覺仍長路漫漫的一個(gè)很好的例證。
舉例來說，當(dāng)人看到兩張面對面的臉的輪廓圖畫時(shí)，他們看到的不僅僅是籠統(tǒng)的形狀。他們的大腦會進(jìn)行進(jìn)一步的解讀，讓他們可以辨認(rèn)圖畫的多個(gè)部分，看到兩張臉，又或許看到一個(gè)花瓶。
但關(guān)于機(jī)器來說，這樣的圖畫是非常難以了解的。根本的分類器分辨不了兩張臉和花瓶，它看到的會是諸如短柄斧、吊鉤、避彈衣乃至吉他的物體。該體系并不能確定那些物體是在該圖畫當(dāng)中，這說明這類圖畫的辨認(rèn)關(guān)于機(jī)器而言極具挑戰(zhàn)性。
另外，正如雜亂的圖畫，實(shí)際國際也非常凌亂。在當(dāng)中正常航行可不是光開發(fā)算法分析數(shù)據(jù)就可以完成的，它需要對真實(shí)場景有清楚的了解，進(jìn)而可以相應(yīng)作出行動。
機(jī)器人和無人機(jī)面臨著大量這樣的妨礙，克服這些挑戰(zhàn)關(guān)于參加人工智能革命的人來說便是重中之重。
跟著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專門的機(jī)器視覺硬件等技能的持續(xù)普及，機(jī)器視覺和人類視覺之間的鴻溝正在快速縮小。不久之后，乃至可能會出現(xiàn)視覺才能更勝人類的機(jī)器人，它們可以履行各類錯(cuò)綜雜亂的使命，可以完全自動化地運(yùn)作。
機(jī)器為什么需要視覺呢？視覺是主要的感官。機(jī)器要可以了解人類，提供他們所需的支持，那么它們必須可以在視覺范疇進(jìn)行調(diào)查和體現(xiàn)。具體形式可以是一個(gè)協(xié)助盲人“看見”和了解周遭國際的小攝像頭，又或許可以準(zhǔn)確區(qū)別流浪貓、在移動的樹枝和竊賊的家庭監(jiān)控體系。
合理電子設(shè)備在人們的日常生活中變得日益重要，咱們也發(fā)現(xiàn)越來越多的設(shè)備應(yīng)用因?yàn)闆]有足夠強(qiáng)大的視覺功能而失敗，如無人機(jī)在空中發(fā)作磕碰，機(jī)器人吸塵機(jī)吸掉不該吸的東西。
機(jī)器視覺是人工智能正在快速開展的一個(gè)分支，旨在賦予機(jī)器可媲美人類的視覺。跟著研究人員應(yīng)用專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來協(xié)助機(jī)器辨認(rèn)和了解實(shí)際國際的圖畫，機(jī)器視覺在曩昔幾年取得了巨大的前進(jìn)。如今的計(jì)算機(jī)在視覺辨認(rèn)上可以做到各種各樣的事情，從辨認(rèn)網(wǎng)絡(luò)上的貓到在許多的照片中辨認(rèn)特定的面孔。不過，該類技能還有很長的路要走。
當(dāng)前，機(jī)器視覺在走出數(shù)據(jù)中心，應(yīng)用于各類用途，從無人機(jī)的自動駕駛到食品整理。
根本的圖畫分類已經(jīng)簡單多了，但在從雜亂的場景中提取要義或許信息，機(jī)器則面臨著一系列的新問題。錯(cuò)視問題便是機(jī)器視覺仍長路漫漫的一個(gè)很好的例證。
舉例來說，當(dāng)人看到兩張面對面的臉的輪廓圖畫時(shí)，他們看到的不僅僅是籠統(tǒng)的形狀。他們的大腦會進(jìn)行進(jìn)一步的解讀，讓他們可以辨認(rèn)圖畫的多個(gè)部分，看到兩張臉，又或許看到一個(gè)花瓶。
但關(guān)于機(jī)器來說，這樣的圖畫是非常難以了解的。根本的分類器分辨不了兩張臉和花瓶，它看到的會是諸如短柄斧、吊鉤、避彈衣乃至吉他的物體。該體系并不能確定那些物體是在該圖畫當(dāng)中，這說明這類圖畫的辨認(rèn)關(guān)于機(jī)器而言極具挑戰(zhàn)性。
另外，正如雜亂的圖畫，實(shí)際國際也非常凌亂。在當(dāng)中正常航行可不是光開發(fā)算法分析數(shù)據(jù)就可以完成的，它需要對真實(shí)場景有清楚的了解，進(jìn)而可以相應(yīng)作出行動。
機(jī)器人和無人機(jī)面臨著大量這樣的妨礙，克服這些挑戰(zhàn)關(guān)于參加人工智能革命的人來說便是重中之重。
跟著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專門的機(jī)器視覺硬件等技能的持續(xù)普及，機(jī)器視覺和人類視覺之間的鴻溝正在快速縮小。不久之后，乃至可能會出現(xiàn)視覺才能更勝人類的機(jī)器人，它們可以履行各類錯(cuò)綜雜亂的使命，可以完全自動化地運(yùn)作。
是一家專業(yè)研發(fā)生產(chǎn)自動化檢測設(shè)備，視覺檢測設(shè)備，光學(xué)篩選機(jī)的生產(chǎn)廠家，本公司提供不同行業(yè)的自動化檢測設(shè)備的非標(biāo)定制生產(chǎn)···
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