计算机视觉技术是一种模拟人类视觉功能的技术,通过数字图像处理、模式识别、机器学习等方法,自动分析和理解图像和视频中的信息,从而实现图像和视频的自动理解、识别、分类、检测和跟踪等任务。
计算机视觉技术的使用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面:
1)智能监控:利用计算机视觉技术实现人脸识别、行为分析、异常检测等功能,提高监控效率和准确度。
2)无人驾驶:利用计算机视觉技术实现车辆识别、路况检测、障碍物识别等功能,从而实现无人驾驶的自主导航和安全控制。
3)医疗诊断:利用计算机视觉技术实现医学影像的自动分析和诊断,如肺部CT图像的结节检测、X光影像的肿瘤检测等。
4)工业检测:利用计算机视觉技术实现生产流水线上的产品检测和质量控制,如电子元件的自动检测、机械零部件的缺陷检测等。
5)虚拟现实:利用计算机视觉技术实现虚拟场景的构建和交互,如人体姿态识别、手势识别等,在游戏、教育、医疗等领域有广泛应用。
计算机视觉技术在视频监控领域的应用也越来越多。传统视频监控依靠人力用肉眼去看,不仅监管效率低下,而且人的精力有限,因人工疏忽导致的安全事故也较多。将计算机视觉技术应用在视频监控中,通过部署的AI算法模型,可以实现对人、车、物、行为的智能检测和分析,结合大数据智能处理和分析,可以为监管工作提供智能预警以及决策辅助。
计算机视觉技术与视频监控的结合,目前有两种:
1)前端AI智能摄像头:采用部署了AI算法的智能摄像头,可对监控现场进行简单的智能检测分析。
以TSINGSEE安全生产摄像机为例子,能针对多个场景实现安防监控的智能化监管,比如智慧工地场景的安全帽检测、工作服(反光衣)检测等。它可以在前端完成简单的智能图像分析,并将检测到的异常传送至EasyCVR平台,平台可以提供视频监控直播、转码分发、录像与回看、告警推送等能力。
2)边缘计算AI智能硬件:将前端监控接入带有AI智能分析能力的硬件,借助硬件的AI算力,对监控视频进行实时智能检测与分析,从而实现对监控现场的智能化监管。
具备AI算力的边缘计算硬件有很多,比如TSINGSEE的AI智能分析网关(V1/V2/V3), 内嵌多种AI深度学习算法,可支持人脸、人体、车辆、物体、行为等检测识别能力,能实现抓拍、比对、告警、分发等视频能力服务,其中,V3版本的AI智能检测算法多达到二十几种,包括人脸检测/识别、人流量统计、人群密集度检测、车辆检测/识别、车牌识别、烟火识别、区域入侵检测、安全帽/反光衣穿戴识别、行为分析等。
在视频监控领域,智能监控大大提高了监控区域的控制效率,变被动“监督”为主动“监控”,有效避免了事故的发生,并能协助管理人员对日常安全工作进行管理,最大限度地降低误报和漏报现象,减少人力监管的成本。上述的两种部署方式,都可以应用在智慧工厂、智慧工地、智慧矿山、智慧校园、智慧社区等场景中,能弥补传统视频监控的不足,减少人工监控的成本。
总之,计算机视觉技术已经广泛应用于各个领域,相信未来在智能交通、智慧城市等方面也会有更广泛的应用。
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