近日,，麻省理工學院和IBM沃森人工智能實驗室的研究人員開發(fā)了一種新技術，可以在處理能力非常有限的手機或其他設備上訓練視頻識別模型,。用戶可以上傳任何照片,，并編輯建筑物、植物群和固定裝置外觀的工具,。視覺識別作為深度學習的最強技能,，已經(jīng)成為了計算機視覺算法可用來分析醫(yī)學圖像，使自動駕駛汽車成為可能,，并驅動人臉識別的發(fā)展,。
通常算法將視頻分割成圖像幀，并在每個幀上運行識別算法,。然后通過觀察對象在隨后的幀中的變化,，將視頻中顯示的動作拼接在一起。該方法要求算法“記住”它在每一幀中看到的內容,，以及它看到這些內容的順序,。新方法中，算法提取每一幀對象的基本草圖,，并將它們疊加起來,。算法可以觀察草圖中物體在空間中的移動，而不是記住什么時候發(fā)生了什么,。在測試中,，研究人員發(fā)現(xiàn)，這種新方法訓練視頻識別模型的速度是現(xiàn)有方法的三倍,。它還能通過一臺小型電腦和照相機來識別手勢,，這些設備的電量僅夠給自行車燈照明用,。
這項新技術有助于減少現(xiàn)有計算機視覺商業(yè)應用中的延遲和計算成本。它可以通過加速自動駕駛汽車對傳入視覺信息的反應,，讓它們變得更安全,。還可以解鎖以前無法實現(xiàn)的新應用，比如讓手機幫助診斷病人或分析醫(yī)學圖像,。
麻省理工學院和IBM沃森人工智能實驗室的研究是這一日益增長的趨勢的一部分,，這種趨勢將最先進的模型縮小到更易于管理的規(guī)模，也為計算機視覺領域找到了更多的落地方向,。
當前計算機視覺的應用場景主要有以下幾個方向：
人臉識別
相關數(shù)據(jù)顯示人臉識別是人工智能計算機視覺領域中最熱門的應用,。人臉識別技術目前已經(jīng)廣泛應用于金融、司法,、軍隊,、公安、邊檢,、政府,、航天,、電力,、工廠、教育,、醫(yī)療等行業(yè),。據(jù)業(yè)內人士分析，我國的人臉識別產(chǎn)業(yè)的需求旺盛,，需求推動導致企業(yè)敢于投入資金,。目前，該技術已具備大規(guī)模商用的條件,，未來三到五年將高速增長,。而今年，這一技術有望在金融與安防領域迎來大爆發(fā),。
代表企業(yè)：曠視科技,、依圖科技、商湯科技,、極鏈科技,、云從科技等。
視頻監(jiān)控
視頻監(jiān)控分析是人工智能計算機視覺領域中第二大熱門應用,。 人工智能技術可以對結構化的人,、車、物等視頻內容信息進行快速檢索,、查詢,。這項應用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能,。在大量人群流動的交通樞紐，該技術也被廣泛用于人群分析,、防控預警等,。
視頻監(jiān)控領域盈利空間廣闊，商業(yè)模式多種多樣,，既可以提供行業(yè)整體解決方案,，也可以銷售集成硬件設備。將技術應用于視頻及監(jiān)控領域在人工智能公司中正在形成一種趨勢,，這項技術應用將率先在安防,、交通甚至零售等行業(yè)掀起應用熱潮。
代表企業(yè)：商湯科技,、曠視科技,、依圖科技等。
圖片識別分析
靜態(tài)圖片識別應用熱度在視覺與圖像領域中排名第三,。將人工智能技術單純用于圖片識別分析的應用企業(yè)數(shù)量并不如預想的多,，可能有以下幾個方面原因：
1、目前視頻監(jiān)控方向的盈利空間大,，眾多企業(yè)的注意力都放在了視頻監(jiān)控領域,。
2、人臉識別屬于圖片識別的一個應用場景,，做人臉識別的大多數(shù)企業(yè)同時也在提供圖片識別服務,，但是銷售效果不佳，主要贏利點還在于人臉識別,。
3,、圖片識別大多商用場景還屬于藍海，潛力有待開發(fā),。
4,、圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少,。
代表企業(yè)：曠視科技,、極鏈科技、碼隆科技等,。
無人駕駛
隨著汽車的普及,，汽車已經(jīng)成為人工智能技術非常大的應用投放方向，但就目前來說,，想要完全實現(xiàn)自動駕駛／無人駕駛,，距離技術成熟還有一段路要走。不過利用人工智能技術,，汽車的駕駛輔助的功能及應用越來越多,，這些應用多半是基于計算機視覺和圖像處理技術來實現(xiàn),。
代表企業(yè)：縱目科技、Waymo,、圖森科技,、馭勢科技、佑駕創(chuàng)新,、中天安馳等,。
工業(yè)視覺
機器視覺可以快速獲取大量信息，并進行自動處理,。在自動化生產(chǎn)過程中,，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質量控制等領域,。機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度,。運用在一些危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合；此外,，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中,，機器視覺檢測可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。
代表企業(yè)：創(chuàng)想智控,、凱視佳,、拓視覺、帆聲圖像,、華?？萍嫉取?/p>
隨著越來越多的人工智能研究被轉化為應用,，對更小模型的需求將會增加。國內也在計算機視覺領域加大了技術投資力度,，誕生了諸如商湯科技,、曠視科技、依圖科技,、極鏈科技等優(yōu)秀的人工智能初創(chuàng)企業(yè),。未來，這些優(yōu)秀的人工智能企業(yè)也會尋找到更多的落地場景,，繼續(xù)推動計算機視覺這一技術在應用場景快速落地,。