嵌入式计算机视觉将改变一切

数字化转型是将数字技术集成到您业务的所有领域的过程——没有什么比人工智能技术更具变革性的了，尤其是计算机视觉，它可以比人类更快、更准确地评估视觉信息。

事实上，最先进的计算机视觉策略目前正在利用视频流传输到边缘设备——检查、分析和评估视觉数据，包括图片、视频、卫星图像和实验室样本——以进行具有一定准确性和成本水平的即时评估——使人眼的能力相形见绌。随着我们训练越来越多的 AI 模型，计算机视觉将适用于几乎所有的视觉任务。

我们所说的计算机视觉和嵌入式 AI 是什么意思？

直到最近十年，计算机可以解释任何类型的视觉信息（具有与人类相同或更好的敏锐度）的想法被视为计算机科学的一个不可逾越的前沿。然而，现代计算机视觉技术现在由边缘设备上的人工智能模型组成，这些模型可以分析和理解形成图像和视频的像素混乱——它们可以比人类更好地执行最广泛的视觉任务。

事实上，人工智能解释的摄像头馈送目前非常先进，它们可以比人类更好地计算载玻片下的细胞或识别工厂中有缺陷的瓶盖，而且他们可以在几毫秒内完成。这只是两个狭隘的例子。连接到服务器上嵌入式人工智能的摄像头可以检查商店货架是否有货，或者建筑工人是否穿着防护装备。在这一点上，如果一项工作需要人眼来做出决定，那么训练有素的计算机视觉系统可能会做得更好。计算机视觉基本上是无限的。

计算机视觉比人类视觉好在哪里？

与其说无处不在，不如看看为什么计算机视觉在许多领域都比人类表现更好。首先，我们需要探索人类视觉的局限性以及它是如何影响准确性的。

例如，科学家们早就知道，人类的视觉无法准确客观地反映我们周围的世界。正如丹妮丝·格雷迪（ Denise Grady）为发现杂志所写的那样，“眼睛和大脑协同工作，以解释来自外部世界的相互冲突的信号。最终，我们会看到我们的大脑认为我们应该看到的任何东西。”

事实上，我们的大脑不断地填补盲点，以创造对我们周围世界的无缝体验——即使他们必须“弥补”信息来做到这一点。大脑改变阴影，改变颜色，并无意识地决定我们在看什么。在许多情况下，我们只是感知到一种充满错误和不准确的错觉。

例如，您在上图中看到了什么？鸭子？一只兔子？两者都是正确的，但不可能同时看到两个图像。选择看到兔子暂时失去鸭子，反之亦然（试一试）。

这些感知差异在日常生活中不会造成太大问题 - 但在执行需要高度准确度的视觉任务时，它们绝对是有害的，例如：

检查机器是否存在维修问题

监控员工的 PPE 合规性

检查基础设施资产是否生锈和腐烂

在显微镜下计数细胞

检查商店货架是否有低库存

除了简单地打瞌睡或被手机分心，我们为什么会在任务中犯错误？

根据密歇根州立大学的研究人员的说法，视觉皮层会做出复杂的决定，就像大脑的更高层次一样，它通常是在无意识的情况下发生的。事实上，视觉皮层决定了我们将要看到的内容是否准确反映了现实。当人类工作者解释视觉数据时，这可能会产生确认偏差和错误——当我们感到无聊、疲劳和分心时，这些偏差和错误会变得更糟。

正如 Squilla Capital 的联合创始人 Daniel Myakin 所说：

“人们总是保持偏见和情绪化，无论他们是否意识到这一点。每个人都知道人们会犯错误。”

与人类解释容易出错的性质相比，计算机视觉更客观地看待和理解视觉数据——一次又一次地以绝对一致性呈现相同的结果。让我们来看看为什么计算机视觉模型比人类更擅长执行视觉任务的一些主要原因：

一致：视觉 AI 任务性能的质量不会因一天中的时间或 AI 运行的时间长短而变化。人工智能也不会变得无聊、疲倦、分心、生病、宿醉或沮丧——这些都是不可预测的变量，会对人类的表现产生负面影响。这些“人”因素都不会影响计算机视觉任务性能的一致性和准确性。

始终可用：视觉 AI 系统不会占用午休时间、病假、假期或辞职。它们每周 7 天、每天 24 小时随时可用。

可扩展：随着可视化监控和评估任务量的增加，组织不需要雇用、寻找或培训新员工。只需按一下按钮，他们就可以无限复制和扩展现有的计算机视觉模型，以完成更多的工作。

更准确：计算机视觉系统可以同时跟踪更多变量。他们无需同时关注三个安全摄像头，而是可以查看数百或数千个，并且不会错过任何与安全相关的事件。他们可以识别人群中的数百或数千张面孔，而不是识别一张脸。同样，计算机视觉无需花费 30 分钟在显微镜下一次计数一个细胞，而是立即立即计数所有细胞。

最终，计算机视觉提供了同时和客观地跟踪无限数量的视觉因素的能力，并且比人类希望达到的更关注细节。它不会因为疲倦、分心或无聊而产生不一致的分析——而且它具有无限的可扩展性。

当您考虑使用视觉 AI 代替人眼的诸多优势时，计算机视觉是否会很快成为企业简化工作流程、提高利润并让人类工人腾出时间从事更重要任务的竞争必需品？

激进的数字化转型已经改变了世界

如果您仍然看不到带有摄像头的边缘 AI 将如何改变一切，想想我们所看到的全球智能手机采用直接导致的根本性变化——这已经深刻改变了我们相互交流和娱乐自己的方式。

除了它们只是一种更好、更简单的交流和娱乐方式之外，智能手机成功的一个主要原因与它们变得更加实惠和易用有关。向智能手机添加短信和地图以及约会和支付有助于巩固它们的绝对必要性。

同样，计算机视觉正变得越来越便宜和易用，为支持人工智能的相机成为提高商业、科学、军事、政府等无数视觉任务的速度、效率和准确性的竞争必需品铺平了道路。

现在，无论用例涉及滑倒检测、烟雾和火灾警报，还是监视后门以确保没有库存，组织都可以在几天内轻松且廉价地建立独特的视觉 AI 系统被盗。当 AI 检测到正在进行的跌倒、火灾或盗窃时，生成的数据会触发警报，这是一个数字化变革事件。

视觉 AI 模型的快速开发和部署

就像人类儿童发展他们的思维来观察、分析和解释周围环境一样，视觉 AI 系统也需要训练。曾经需要数年时间来训练计算机视觉模型来执行基本的视觉任务。尽管大多数视觉 AI 策略仍需要 6 到 9 个月的时间来训练和部署，但我们现在看到更新、更快、更易于使用的视觉 AI 平台可用。

现在，计算机视觉平台允许公司在 6 到 9 天内开发和部署 AI 模型。Chooch AI 通过为火灾、跌倒、面部、缺陷、细胞计数、产品库存和其他用例提供预构建的视觉 AI 模型库来实现这种高速部署。选择现有模型进行即时部署，例如人体跌倒检测，为更细微的应用程序添加额外的训练层 - 或在需要时训练全新的模型。

Chooch AI用于生成和注释图像的自动化工具也加快了培训速度，为组织提供了巨大的敏捷性和可负担性，以快速开发新颖的计算机视觉解决方案。

最终，随着计算机视觉解决方案的培训和部署变得更容易、更快、更实惠，嵌入式视觉技术将像野火一样蔓延——改变社会的速度甚至比智能手机还要快，因为除了相机和设备之外不需要特殊设备。

审核编辑：郭婷