從第一次睜開雙眼,人們就開始了對這個世界的觀察與認知,這是生物進化的一項重要基本能力,也體現了圖形信息的重要性。
作為尖端科技的造物,各種智能設備正在被人們不斷賦予認知世界的能力,機器視覺也已成為智能設備發展的重要一環。如今的機器視覺已經發展到什么程度,又在哪些領域發光發熱?
機器視覺與影像收集能力的應用,最早集中在安防領域,人們在各種需要的場合安裝攝像頭,用以對環境進行間接記錄與觀察。
隨著AI技術的引入,攝像頭也開始初具智能,真正具備了“圖像識別”的能力。進入這一階段,攝像頭的存在不再只是“給人看”,而是升級到“給機器看”。該技術的應用案例已經不勝枚舉,在許多城市的地鐵站、火車站等交通樞紐,人臉識別閘機得到了廣泛使用。而在生活中,各種刷臉支付、刷臉考勤等動作也早已成為我們的日常。
這些人臉識別技術的應用,除了要歸功于AI學習能力的進步,也離不開人們幾十年來對自身生物信息的研究。相比之下,針對其他生物的識別能力仍有很大的進步空間。因此,加強AI攝像頭對其他物體的識別能力,是近年來科研應用的重要趨勢。
許多致力于發展機器視覺的科技廠商,正在將AI攝像頭應用至一些全新的領域。例如在養殖業,就可以實現通過AI攝像頭直觀感知牲畜數量、行動等情況,幫助飼養員做出準確的決策,甚至通過學習能力,為每只牲畜建立專屬檔案,優化相關企業生產規劃,最終助力實現智慧養殖。
AI攝像頭的識別能力正在不斷拓展,圖像識別技術所覆蓋的行業變得越來越多,更多設備通過這雙“眼睛”開始看懂這個世界。
對大多數城市來說,工業制造水平關系著城市的造血能力,智慧城市想要得到持續的發展,需要有配套的智慧生產做基礎,這也給了AI攝像技術一個寬敞的舞臺。
當圖形識別能力進步到一定階段,智能設備可以初步具備觀察周圍環境,并做出正確反應的能力。在具體的應用中,AI攝像已經開始在許多工廠的智慧園區擔負起更多的工作。
倉儲環境是AI攝像投入使用的重點領域之一。傳統的作業方式中,工廠倉儲需要許多叉車和搬運車來往,貨物堆積的封閉環境不利于駕駛人員觀察,存在一定的安全隱患,AI攝像+自動駕駛的技術組合就可以極大地提升倉儲環節的工作效率。
借助智能影像分析技術,AI攝像機可以準確識別環境內不同車輛的運行狀況,區分出人、車以及貨物的具體位置。當有人在無人搬運車運行期間進入機器作業區,或者觀察到有人距離叉車過近,搬運車可以及時停止行動,并發出警報,提醒工作人員注意作業安全。
此外,通過記錄工作指令,攝像機還可以智能區分當前工作內容。當搬運車需要停止以方便工作人員對貨物進行檢查或卸貨時,即便有人在作業區內,也不會觸發警報。
這些都是得益于AI攝像機的智能分析功能,攝像機本身即可直接產生判斷結果,無需通過任何后臺系統,企業可以輕松實現量化部署。
除了服務于園區物流,AI攝像近年來還以全新的姿態回歸到安防領域,目前已經有許多安防企業推出移動機器人,來實現動態化巡視監測,適應更多的應用場景。
整體來看,通過與AI學習、大數據分析等技術的結合,機器視覺技術表現出了非常大的發展潛力,越來越多的智能設備得以真正“睜開雙眼”,在解放勞動力、助力智慧科技的進步上發揮更大的作用。
原文標題:【洞見芯趨勢】不止于看見!機器視覺映射的智慧新未來
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