人工智能（AI）伴隨著“具有求知欲的智能體”的發展。一種資源，它可以識別各種行動的需求，并相應地執行以實現最佳結果。人工智能也指幫助解決問題的機器，可以模擬人類學習和分析的機器。

什么是人工智能中的計算機視覺？

人類視覺受益于幾代人學習如何區分不同物體、計算物體之間的距離以及檢測和檢查圖像是否準確。

開發以與人類相同的方式掌握圖像或視頻輸入的數字設備是計算機視覺領域的目標。

計算機視覺訓練計算機比人眼、視網膜、視神經和眼皮層更有效地執行相同的任務，利用算法、數據和相機，而不是這些器官。

人工智能在計算機視覺中的應用

對象識別：一種稱為對象識別的計算機視覺技術用于識別、定位和分類數字圖像或現實世界中的事物。它使用應用人工智能將計算機，轉變為可以掃描真實世界圖像和視頻的物體探測器。它理解事物的特征，并確定其目的，就像個人一樣。

訓練數據的質量對于物體識別系統的有效性至關重要。更多數據意味著模型將根據已知特征更快地對對象進行分類。圖像的特征影響正確識別對象的可能性。為了確定人工智能中對象的標簽或類別，系統會計算置信度分數。為了獲得結果，對象識別中的算法計算需要徹底理解。

圖像分割：訓練神經網絡或機器學習算法，根據圖像中的像素查找特定對象以進行圖像分割。為了確定對象的存在，它獨立分析對象的每個像素并突出顯示它們所在的位置，而不是繪制邊界。當物體被部分遮擋或隱藏時，系統不提供值，因為它無法定位圖像的陰影對應物。

例如，如果有一輛汽車的圖像，算法將整個汽車用紅色突出顯示，以引起人們的注意，并將“汽車”顯示為類別預測，并將“85%”顯示為置信度分數。根據這一結果，該算法有85%的置信度認為圖像中的物體是一輛汽車。

農業：農業和現代技術并不經常結合在一起。然而，世界各地的農場正在逐步淘汰過時的方法和工具。農民現在正在使用計算機視覺來促進農業綜合企業的發展。

專注于農業技術的企業正在采用與人工智能相結合的先進技術，來進行收獲和播種農業技術。人工智能模型的使用有助于除草、評估植物的健康狀況以及尖端的天氣分析等。計算機視覺在農業中的許多當前和可預見的應用，包括基于無人機的作物監測、自主農藥施用、產量監測和智能農作物分揀和分類。

面部識別：雖然這方面主要用于個人層面的智能手機，但面部識別技術是公共安全的潛在驅動力。圖像識別的一個重要功能已經在多個國家得到應用，用于識別公共場合的人臉。為了以最高的精度檢測人臉，人工智能使用機器學習算法和深度學習算法來訓練應用，以獲得最佳結果。然后將保存的結果提取到后端系統以進行進一步分析。這項技術的使用在識別和減少與犯罪、盜竊和入室盜竊有關的活動方面非常有幫助。

制造業：計算機視覺經常用于人工智能檢測系統。這些方法被用來提高倉庫和研發設施的生產效率。例如，計算機視覺被用于預測性維護系統的檢查系統。為了減少產品故障和設備故障，這些小工具不斷檢查環境。為了讓人類工人采取進一步的行動，系統會通知他們可能出現的故障或不良產品。員工也使用計算機視覺來完成包裝和質量控制任務。自動化勞動密集型過程，如產品管理和裝配是計算機視覺的另一個用途。電子產品等精密產品的生產線是人工智能產品的應用領域。

結論

計算機視覺被許多行業用來提高客戶滿意度、削減開支和提高安全性。這項技術之所以與眾不同，是因為它以獨特的方式處理數據。我們每天產生的大量數據被用來為我們帶來優勢，因為它們可以教會計算機識別和理解物體。人工智能領域的計算機視覺為消費者和企業提供了大量的機會。在計算機視覺技術的眾多用途中，自動駕駛汽車、醫療診斷、圖像標記和無收銀結賬只是其中的一小部分。