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业务所有领域的过程——没有什么比人工智能技术更具变革性了，尤其是计算机视觉，它可以比人更快、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到边缘设备——检查、分析和评估包括图片、视频、卫星图像和实验室样本在内的视觉数据——以准确和成本效益水平进行即时评估，使人眼的能力相形见绌。随着我们训练越来越多的人工智能模型，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人工智能是什么意思？

直到过去十年，计算机可以解释任何类型的视觉信息的想法 - 具有与人类相同或更好的敏锐度 - 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令人困惑的像素，并且它们可以比人类更好地执行最广泛的视觉任务。

事实上，人工智能解释的相机馈送目前非常先进，它们可以比人更好地计算载玻片下的细胞或识别有缺陷的瓶盖，而且它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AI的摄像头可以检查商店货架是否有库存，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。

计算机视觉在哪里比人类视觉更好？

与其说到处都是，不如让我们看看为什么计算机视觉在许多领域比人类视觉表现得更好。首先，我们需要探索人类视觉的局限性，以及它如何阻碍准确性。

例如，科学家们早就知道，人类的视觉并不能准确客观地反映我们周围的世界。正如丹尼斯·格雷迪（Denise Grady）为《发现》杂志所写的那样，“眼睛和大脑合作，解释来自外部世界的相互矛盾的信号。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，我们的大脑不断填补盲点，以创造我们周围世界的无缝体验——即使他们必须“编造”信息才能做到这一点。大脑会改变阴影，改变颜色，并在无意识中决定我们在看什么。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。

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性的视觉任务时，它们绝对是有害的，例如：

检查机器是否存在维修问题

监控员工的个人防护装备合规性

检查基础设施资产是否生锈和腐烂

在显微镜下计数细胞

检查商店货架库存是否不足

除了简单地打瞌睡或被手机分心之外，为什么我们会在任务中犯错误？

根据密歇根州立大学研究人员的说法，视觉皮层做出复杂的决定，就像大脑的更高级别一样，它通常是无意识的。事实上，视觉皮层决定了我们将要看到的东西，它是否是对现实的准确反映。当人类工作人员解释视觉数据时，这会产生确认偏差和错误——当我们感到无聊、疲劳和分心时，这些偏见和错误会变得更糟。

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——以绝对的一致性一次又一次地呈现相同的结果。让我们来看看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根据一天中的时间或 AI 运行的时间而变化。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“人为”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系统不会午休，病假，假期或辞职。他们每周 7 天、每天 24 小时随时可用。

可 伸缩：随着可视化监控和评估任务数量的增加，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。他们不必一次专注于三个安全摄像头源，而是可以查看数百或数千个，并且永远不会错过与安全相关的事件。他们不是识别一张脸，而是可以在人群中识别数百或数千张面孔。同样，计算机视觉不会在显微镜下一次花费30分钟来计数一个细胞，而是立即对所有细胞进行计数。

最终，计算机视觉提供了同时客观地跟踪无数视觉因素的能力，并且比人类希望实现的更加关注细节。它不会因疲倦、分心或无聊而产生不一致的分析——而且它是无限可扩展的。

当您考虑使用视觉AI而不是人眼的诸多优势时，计算机视觉是否很快就会成为企业简化工作流程，提高利润并解放人类工人从事更重要任务的竞争必需品？

彻底的数字化转型改变了世界

如果你仍然看不到带有摄像头的边缘人工智能将如何改变一切，想想我们看到的全球智能手机采用的直接结果的根本变化——这深刻地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，智能手机成功的主要原因与它们变得更加实惠和易于使用有关。在智能手机上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实惠和容易获得，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，组织可以在几天内轻松且廉价地建立独特的视觉人工智能系统，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库存不会被盗。当人工智能检测到跌倒、火灾或盗窃正在进行时，生成的数据会触发警报，即数字化转型事件。

快速开发和部署视觉 AI 模型

就像人类儿童发展他们的思维来观察、分析和解释他们的周围环境一样，视觉人工智能系统需要训练。曾经需要数年时间才能训练计算机视觉模型来执行基本的视觉任务。虽然大多数视觉AI策略仍然需要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平台即将出现。

现在，计算机视觉平台允许公司在短短 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，实现了这种高速部署水平。选择现有模型进行即时部署，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变得更容易、更快、更实惠地训练和部署，嵌入式视觉技术将像野火一样蔓延——比智能手机更快地改变社会，因为除了相机和设备之外，不需要任何特殊设备。

审核编辑：郭婷