陳 婕

（湖南鐵路科技職業(yè)技術(shù)學(xué)院 湖南 株洲 412006）

1 引言

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，即應(yīng)用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的視覺(jué)功能，利用技術(shù)來(lái)測(cè)量、判斷。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)涵蓋軟件、硬件兩個(gè)層面，融合了多種元素，包括相應(yīng)算法、采集設(shè)備、鏡頭控制設(shè)備等，在某些不適合真人作業(yè)的環(huán)境中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)表現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、氣象、航天、軍事、交通、科研、安全、公安等領(lǐng)域中得到了廣泛使用，并不斷地進(jìn)行著技術(shù)更迭，表現(xiàn)出了極強(qiáng)的優(yōu)越性。

2 人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)

2.1 人工智能

對(duì)于人工智能的定義，主要包括4種：（1）借助人工智能，讓機(jī)器具備人的智能行為；（2）人工智能是與人類(lèi)行為相似的計(jì)算機(jī)程序；（3）人工智能是會(huì)學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序；（4）人工智能能夠根據(jù)環(huán)境感知來(lái)做出相應(yīng)的行動(dòng)，獲得收益?？傮w來(lái)看，人工智能即像人一樣思考、行動(dòng)的技術(shù)手段。

關(guān)于人工智能發(fā)展的萌芽，可追溯至20世紀(jì)三四十年代。2000年后，人工智能進(jìn)入了爆發(fā)式增長(zhǎng)階段；2006年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)人工智能技術(shù)的起步相對(duì)較晚、發(fā)展艱難，但如今也迎來(lái)了蓬勃的發(fā)展時(shí)期，國(guó)家出臺(tái)了一系列的政策文件，人工智能研究取得了顯著成就，包括模式識(shí)別、吳氏方法、水下機(jī)器人、智能駕駛、情感計(jì)算等，人工智能在多個(gè)領(lǐng)域中大放異彩。人工智能是一個(gè)新的學(xué)科，是以研究人類(lèi)智慧作為主要目的，將研究成果轉(zhuǎn)化為有形的技術(shù)。人工智能發(fā)展迄今為止，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越大，對(duì)于多個(gè)行業(yè)也產(chǎn)生了深刻影響，尤其是信息領(lǐng)域。

2.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)屬于人工智能的重點(diǎn)研究領(lǐng)域，通過(guò)模擬人類(lèi)視覺(jué)特征為各項(xiàng)工作服務(wù)，可針對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行高效分析、運(yùn)算，既能夠?qū)D形信息進(jìn)行技術(shù)分析，還能夠根據(jù)圖形數(shù)據(jù)內(nèi)容來(lái)識(shí)別、處理圖像。例如應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可在海量圖像內(nèi)容中找到目標(biāo)內(nèi)容，以公安偵查為例，應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可針對(duì)目標(biāo)人物圖像進(jìn)行對(duì)比，結(jié)合云處理、云加速、云計(jì)算，在最短時(shí)間內(nèi)鎖定罪犯特征，在天眼系統(tǒng)進(jìn)一步完善之后，計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的精度將會(huì)持續(xù)提升[1]。當(dāng)前，這一技術(shù)也開(kāi)始應(yīng)用在交通領(lǐng)域中，有效降低了交通管理部門(mén)的壓力與負(fù)擔(dān)，可對(duì)交通運(yùn)輸體系進(jìn)行精準(zhǔn)管理與控制。計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展空間非常大，是當(dāng)前業(yè)界研究的熱點(diǎn)話(huà)題。

3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的研究進(jìn)展

3.1 簡(jiǎn)單評(píng)測(cè)階段

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展早期，研究的主要內(nèi)容是對(duì)于基礎(chǔ)視覺(jué)理論的研究，這一時(shí)期主要將各類(lèi)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)用在特定視覺(jué)理論的驗(yàn)證中，形式比較單一。1963年，研究人員利用算法從單一幾何圖片中提取了簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)；在1966年，麻省理工學(xué)院舉辦了“人工智能實(shí)驗(yàn)室”項(xiàng)目，利用前景-背景分割來(lái)自動(dòng)提取出研究對(duì)象。進(jìn)入了80年代后，研究人員將生理學(xué)、心理學(xué)、信息學(xué)等領(lǐng)域結(jié)合，技術(shù)手段的成熟讓計(jì)算機(jī)視覺(jué)成了獨(dú)立的研究學(xué)科，從理論逐步走入實(shí)際應(yīng)用。

3.2 開(kāi)放評(píng)測(cè)階段

在信息技術(shù)的發(fā)展下，人工智能在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛使用，也在多個(gè)行業(yè)引起了重大變革。從20世紀(jì)90年代開(kāi)始，關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究開(kāi)始轉(zhuǎn)化為具體的視覺(jué)任務(wù)，通過(guò)數(shù)據(jù)的篩選、整理，具備了一定規(guī)模。在2009年，大規(guī)模數(shù)據(jù)集ImageNet誕生，對(duì)分類(lèi)任務(wù)、物體識(shí)別帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)也步入了大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展階段，以ImageNet為代表的數(shù)據(jù)集有著精度高、數(shù)據(jù)全面、規(guī)模大、準(zhǔn)則科學(xué)的特點(diǎn)，促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展[2]。

3.3 競(jìng)賽評(píng)測(cè)階段

基于開(kāi)放評(píng)測(cè)作為基礎(chǔ)，誕生了競(jìng)賽評(píng)測(cè)模式，這一評(píng)測(cè)是利用參賽算法性能，采用論文、排行榜等方式發(fā)布結(jié)果，根據(jù)結(jié)果來(lái)更新數(shù)據(jù)庫(kù)，促進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展。在2012年，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AlexNet模型獲得冠軍，引起了學(xué)界對(duì)深度學(xué)習(xí)方法的關(guān)注。

3.4 圖靈評(píng)測(cè)階段

發(fā)展計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的目標(biāo)是為了超越人類(lèi)視覺(jué)感知力，但是以往單一的競(jìng)賽評(píng)測(cè)、開(kāi)放評(píng)測(cè)以及簡(jiǎn)單評(píng)測(cè)，更加注重算法性能對(duì)比，忽視了與人類(lèi)視覺(jué)能力之間的對(duì)比。對(duì)此，有學(xué)者提出了圖靈評(píng)測(cè)，這是采用視覺(jué)問(wèn)答、視覺(jué)描述方式，評(píng)估是否具備人類(lèi)的理解能力。目前，這一技術(shù)還處于初級(jí)發(fā)展階段，還未取得突破性進(jìn)展。

4 人工智能時(shí)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

4.1 人工智能在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用

將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，可對(duì)各類(lèi)圖形、圖像進(jìn)行分析、處理，快速甄別海量圖像數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)分析目標(biāo)。在當(dāng)代社會(huì)，人們對(duì)于圖像動(dòng)態(tài)化分析提出了新要求[3]。例如，在電商領(lǐng)域中，人們想購(gòu)買(mǎi)一個(gè)商品，卻不了解商品的價(jià)值、作用以及其他信息，而現(xiàn)今即可應(yīng)用人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在全網(wǎng)中進(jìn)行對(duì)比，分析商品的外部特征，很快便可獲取到精準(zhǔn)的產(chǎn)品信息，在這一過(guò)程中，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、人工智能技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)。其運(yùn)行流程為：借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)捕捉商品的圖像與圖形，并衍生出相關(guān)的核心數(shù)據(jù)，再利用大數(shù)據(jù)對(duì)內(nèi)容進(jìn)行分析、搜索，尋找相似內(nèi)容，借助人工智能來(lái)識(shí)別、捕捉海量信息。人工智能在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用具有廣闊發(fā)展空間，也是下一階段人工智能的重點(diǎn)研究方向。

4.2 人工智能在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

人工智能在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用也有著不可估量的價(jià)值。在當(dāng)代社會(huì)，網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的融合度顯著提升，利用互聯(lián)網(wǎng)可便利地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享，滿(mǎn)足人們的各項(xiàng)訴求。人工智能在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，也解決了人力資源不足的問(wèn)題，降低了管理、運(yùn)營(yíng)上的成本，大幅優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率，提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)覆蓋率。

人工智能在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用主要集中在網(wǎng)絡(luò)安全、管理層面。其中，網(wǎng)絡(luò)安全是網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中的核心問(wèn)題，借助人工智能可對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，保證數(shù)據(jù)安全性，通過(guò)對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)的梳理、整合，都可能會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)安全，利用人工智能的輔助作用，能夠?qū)Ω黜?xiàng)信息進(jìn)行加密處理，提升網(wǎng)絡(luò)使用的安全性。人工智能的應(yīng)用還可提升網(wǎng)絡(luò)科學(xué)化管理水平，例如傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)維護(hù)工作由人力負(fù)責(zé)，在人工智能的完善下，即可利用人工智能技術(shù)，這可有效減輕人員的工作壓力[4]。又如，網(wǎng)站在應(yīng)用了人工智能技術(shù)后，可滿(mǎn)足大量用戶(hù)的同時(shí)在線(xiàn)交流，幫其答疑解惑，降低了人工客服的服務(wù)成本，提升了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量與用戶(hù)滿(mǎn)意度。

5 人工智能時(shí)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用的代表案例

5.1 智慧工程

在工業(yè)生產(chǎn)與制造中，質(zhì)檢工作是其中的重點(diǎn)，傳統(tǒng)質(zhì)檢工作一直存在質(zhì)檢質(zhì)量不穩(wěn)定、成本高、培訓(xùn)難、留人難、招工難的問(wèn)題。利用人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，提前部署計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，與云計(jì)算結(jié)合，將視覺(jué)檢測(cè)識(shí)別算法移植到MEC上進(jìn)行執(zhí)行，從而優(yōu)化視覺(jué)算法，滿(mǎn)足工業(yè)智能化的生產(chǎn)要求。

5.2 智慧礦山

在傳統(tǒng)的礦山領(lǐng)域中，維護(hù)成本偏高、網(wǎng)絡(luò)投資重復(fù)，每一套系統(tǒng)都需要配備獨(dú)立光纖，有線(xiàn)連接常常無(wú)法很好地適配。利用人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，再借助5G網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)⒕庐?huà)面實(shí)時(shí)傳播出來(lái)，利用AI來(lái)分析視頻內(nèi)容，可精準(zhǔn)識(shí)別出采礦工作中的巖石，幫助人員躲避，還能對(duì)掉落的煤塊進(jìn)行監(jiān)控，確保井下人員的安全。

5.3 智慧醫(yī)療

當(dāng)前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)也開(kāi)始應(yīng)用到了應(yīng)急救護(hù)、智慧醫(yī)療服務(wù)、健康養(yǎng)老、公共衛(wèi)生等領(lǐng)域，可用于移動(dòng)醫(yī)護(hù)、遠(yuǎn)程重癥監(jiān)護(hù)以及遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)會(huì)診中。目前，我國(guó)多個(gè)醫(yī)院打造了智慧醫(yī)聯(lián)系統(tǒng)平臺(tái)，提供包括醫(yī)療業(yè)務(wù)、基礎(chǔ)服務(wù)等在內(nèi)的內(nèi)容，覆蓋各個(gè)醫(yī)療服務(wù)、手術(shù)、應(yīng)急救治場(chǎng)景。

5.4 智慧港口

在傳統(tǒng)的港口場(chǎng)景中，缺乏網(wǎng)絡(luò)部署能力。因此，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在港口中的應(yīng)用也變得非常必要，利用人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可對(duì)起吊裝置進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，還可提供高清視頻回傳、設(shè)備數(shù)據(jù)采集、現(xiàn)場(chǎng)人員通信、定位防碰撞、人工智能識(shí)別分析工作。

5.5 智慧電網(wǎng)

利用人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可以打造智慧電網(wǎng)，具有快速移動(dòng)、海量連接、低實(shí)延等特征，滿(mǎn)足了數(shù)據(jù)采集、巡檢終端遙控工作要求。目前，這一技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入推廣階段，在各項(xiàng)技術(shù)的輔助下，機(jī)器人巡檢、無(wú)人機(jī)訓(xùn)練將推動(dòng)電網(wǎng)領(lǐng)域朝著高清化、可視化、智能化的方向發(fā)展，在不破壞原有環(huán)境的基礎(chǔ)上，讓無(wú)線(xiàn)高清視頻監(jiān)控變得更加簡(jiǎn)單、易行，利用智能巡防機(jī)器人、無(wú)人機(jī)巡防、高清視頻監(jiān)控、VR/AR監(jiān)控儀器，可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，顯著提升突發(fā)事件響應(yīng)能力。

5.6 智慧教育

進(jìn)入了教育信息化2.0時(shí)代后，VR、XR、HR、MR等產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，與教育學(xué)實(shí)現(xiàn)了深度結(jié)合，成了現(xiàn)代化教育領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢(shì)。利用AI智能識(shí)別技術(shù)，可滿(mǎn)足交互式體驗(yàn)要求，為教育領(lǐng)域提供3D模型、全景視頻、全景圖片，借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)的確定性精準(zhǔn)網(wǎng)、分布式精準(zhǔn)云等，用戶(hù)只需要利用輕量XR終端，即可獲取到優(yōu)質(zhì)的教育資源[5]。

6 結(jié)語(yǔ)

人工智能在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用，已經(jīng)取得了初步成效。在科技水平的發(fā)展與相關(guān)技術(shù)的推廣下，人工智能會(huì)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中表現(xiàn)出更大的應(yīng)用潛力，推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)的智能化發(fā)展進(jìn)程。但是，以人工智能、大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與真實(shí)場(chǎng)景需求之間依然有差異，在下一階段，需要進(jìn)一步創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展，為超越人類(lèi)視覺(jué)信息感知能力提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)依托。