正规365bet平台,5G鼓励计算机视觉的发展

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人工智能在各个行业的传播和扩展已经是当前的发展趋势。
基于计算机视觉的人脸识别备受关注
2019年3月,来自知名组织CBInsights的分析师对各个行业进行了分析,并在2019年获得了25个最值得注意的人工智能趋势,这些趋势通常分为三类:框架,架构和应用程序。
这些应用程序分为三类:智能预测,自然语言处理和综合以及计算机视觉。
CBInsights报告列出了过去四年中包含两个关键词“人脸识别”和“中国”的新闻,这表明人脸识别技术在中国的重要性正在增加,中国对人脸识别技术的需求也在增加。美国还表明,该国在面部识别技术方面的投资也在增加。
1.人脸识别的应用
人脸识别有什么用?
尽管在某种程度上还不是很成熟,但是许多早期的应用程序已经登陆。
苹果已经扩展了IOS10系统,使其包括面部识别功能.Android手机上的许多应用程序也可以使用面部识别功能登录并要求您输入面部信息,同时您可以通过闪烁和打开等操作来输入面部信息您的嘴,手机,然后在下次登录时可以使用滑动方法进入APP。
除了第一次,使用技术还可以通过面部特征恢复被蒙面嫌疑犯的整个脸部。
人脸识别尚待改进,但是,该技术在判断人脸真实性方面仍会犯错误。人脸识别中包含的数据远远超出了我们的想象,其中包含的安全性问题也应引起我们的注意。
2.百度AI开放平台人脸识别产品
我们在百度上找到了人工智能开放平台来研究面部识别技术,该平台是免费的用于面部识别,面部比较和面部搜索的API调用。
面部识别的应用场景之一是远程身份认证:离线和在线实时识别的混合用于评估用户是否为真实人。您还可以将公共安全身份认证图像与真实人头像进行比较,以判断不管用户是他本人,要完成用户身份的在线验证检查,此产品称为人脸比较。
人脸比较通过镜像人脸的特征以确定他们是否是同一个人来计算两个人脸的相似度,并给出相似度的等级。如果知道用户ID,则可以验证这是用户自己的操作,可以在实际身份验证和验证集成之类的方案中使用。
人脸比较可用于开设远程金融账户(例如百度钱包),还可以对服务人员进行身份监控。在要求更高用户身份的服务区域(例如B)中。可以通过比较个人ID来确保服务人员的家庭,货运等。业务人员身份的真实性提高了业务人员身份检查的效率
人脸比较还可以用于企业人脸验证和状态,酒店自助登机和民政部门自助服务等。
3.手机上的人脸识别
现在我们手里有一两个智能手机。实际上,我们每天都能在手机上体验面部识别。不仅手机本身可以解锁,而且各种第三方应用程序都使用面部识别技术。
在开发第三方应用程序时,大多数面部识别模块可以使用互联网或大型公司的开发平台上的Kay源代码直接集成到产品代码中,该应用程序本身通常只是操作流程的设计。在2017 IDC中在应用中,有51%的用户拍照是购买手机的七种方式之一,对手机图像处理的最终追求成为影响用户购买行为的重要指标。计算机视觉技术与其成熟度和市场需求相吻合,使视觉AI成为行业竞争的“护城河”。
根据调查数据,基于计算机视觉技术的面部解锁和肖像美化功能在手机应用中的渗透率分别为75%和90%。计算机视觉技术正逐渐成为实现AI手机的重要引擎,对AI视觉的需求不断增长也对产业链提出了更高的要求。为了给最终用户提供超出预期的视觉体验,产业链的协调发展和视觉技术的创新是必不可少的。应用程序,算法,解决方案和硬件是相互依存,不可或缺的。
计算机视觉应用全景
让我们看一下计算机视觉应用的全景图
在这个行业中,从硬件的底层到应用程序层,我们简单地分为四个层,每个层都可以进行挖掘和探索,还有更多工作要做。
1. AI和应用层
在AI和应用程序级别,更靠近用户端,我们可以基于标识和认证,AI摄影和3D感知开发更有趣的应用程序。在未来的5G网络的推动下,我相信还需要开发更多的新应用。
数字化是工业,数据和情报的结合,因此数据,信息和工业之间有着千丝万缕的联系。在数字时代,手机正在成为社会上最基本的验证者,我们可以使用技术来减少设备操作的难度,以便任何拥有手机的人都可以在大师级别拍照,而机器的智能可以缩短距离人与人之间。
2.解决方案层
在解决方案级别,我们将继续基于当前的高速计算和深度学习提出完美的解决方案。
3.硬件层
在硬件方面,以高通,联发科和紫光展瑞等公司为代表的芯片制造商,以奥比中光,Ams,Himax Optoelectronics等公司为代表的光学设备和模块制造商进行战略合作,资本投资等与高级算法和应用程序公司的深度合作。
《计算机视觉全景》应用地图集
让我们看一下Computer Vision Panorama的应用程序图:
在图中,对象识别,样本识别,人机交互,信息重组和自主行为这五种细分企业都使用视觉技术。
未来,AI Vision产品的生态结构将更加融合。从单一产品竞争,平台生态竞争将发生转变。例如,成熟的3D传感器技术必须是光学系统的设计,视觉测??量算法的设计,芯片设计,包括嵌入式开发,驱动程序开发和SDK开发。
三维重建计算机视觉,机器学习算法研究以及云应用程序和其他技术联系的算法研究。
这需要多个供应商(例如应用程序,算法,解决方案,硬件等)的紧密合作,以最大限度地提高我们的经验。
5G与计算机视觉之间的关系
例如,在超高分辨率领域,即由5G控制的4K和8K视频监视,正在开始新一轮爆炸。高分辨率视频的无效传输需要图像处理(即视觉传感器)的支持,据估计,到2022年基于5G的高清视频销售额将超过300亿。
1.通常推动5G与视频监控的集成
让我们来看看国内的政治动因。2015年5月,九个部委联合发布了题为“关于加强公共安全视频监控网络发展的若干意见”的文件。公共安全,具有完整的域覆盖范围,完整的时间可用性,完整的网络共享和完全控制权,对于网络应用而言,这个时间节点是2020年。
九个部委也有量化目标的要求,网络的运营和维护要求已提高到100%覆盖率,98%随时可用,在整个域中100%共享和100%可控。
由于这些严格的要求和指南,视频监控是安全行业竞争的主要战场。网络视频监控市场巨大,通信行业的运营商将有更多机会。从数据政策的角度来看,从2014年到2018年,国内监控摄像头的交付量持续增长,其中高分辨率网络探测器尤其是逐年提高。5G构建完成后,年度4K 5G监控收入和无线5G库存监控功能也将显着增加,并将在2022年达到顶峰。
2.需要为无线视频监控方案添加5G
其次,高分辨率监控领域正在逼近刚性需求。同时,随着生产和生活的进步出现各种复杂的场景,需要越来越智能的管理和控制,以及更加人性化的管理,快速反应和同时更智能的行为。
首先,可能不为人知,有些地方受到监视,例如对运输车辆,火车和轮船的监视,例如在交警的城市行政部门进行起诉时或在武装警察进行特别护送时,那里无法执行监视;在这种情况下,需要法医监视,尤其是高分辨率监视。
其次,未知电缆的成本较高,并且临时布置电缆非常浪费,例如,对汽车,森林油田的变电站,边境站和港口风景名胜区进行不熟悉的监视。在这些情况下,提供有线监视会造成巨大的浪费。
第三,使用有线监控可能会浪费原始设备或家具的损坏。例如,在家庭,社区,商店和其他位置部署电缆既麻烦又浪费。
第四,在紧急指挥所中,在抗洪救灾和火灾时,在较大的群众聚集区,易燃易爆的危险场所,重要安全场所以及感染疾病的地区,这些地方比较坚固,无法到达由人类。监视功能极大地提高了可移植性。