隨著深度學習等技術的進步,人工智能(AI)行業迅猛發展並賦能各行各業。 當今在視覺AI領域的實踐探索主要體現在以下幾個方面: 一、電商搜索 目前電商搜索是一個比較成熟的產品,現在已經開始大規模的部署。 目標是希望在電商搜索上,提供除了文字的另外一種搜索,如探索視頻廣告和視覺診斷。 因為有深度學習快速的發展,電商環境下的圖象搜索已經取得了重大的突破,幾乎實現了所見即所得的效果,網上已經能夠搜到相關的資料。 二、城市監控 城市之眼的目標是希望對城市裏面大量攝像頭的分析,為我們的交通、安全提供更好的智能決策。 從計算上來說,對整個城市上萬個攝像頭進行分析,計算量非常大。 但由於有雲計算平台的支持,通過對視頻數據結構化,可以實現對全網視頻數據大範圍搜索。 如通過車輛的屬性和車牌,在視頻數據中進行搜索,可以追查肇事車輛的逃逸。 如果把視頻數據結構化以後,還可以通過分析一段時間交通流量對紅綠燈進行調控,來優化我們的交通效率。 三、視頻廣告 第一個方面的探索就是希望能夠在視頻中找到一個合適的位置,把廣告無縫嵌入進去,並且不影響大家的觀看體驗;第二個方面希望通過對視頻內容的分析,嵌入合適的符合這個場景的廣告;第三個方面是智能廣告設計,通過機器學習的手段使得廣告海報的生成更加便捷。 用戶能夠通過簡單的畫直線和方框,生成一幅跟人工幾乎可以相媲美的廣告海報。 四、視覺診斷 視覺診斷包含兩個部分,一個是診斷機器,一個診斷生物。 傳統的工業診斷方法是人拿工具到現場檢查,診斷機器的目標是通過視覺分析的手段能夠代替人工對機器的檢查。 通過現場拍攝錄像,通過視覺分析的手段,能夠自動的診斷出機器的故障。 診斷生物就是醫學影象智能診斷。 《AI人工智能在視覺領域的實踐探索_診斷》完,請繼續朗讀精采文章。 喜歡 科學報 cn-n.net,請記得按讚、收藏及分享。
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AI人工智能在視覺領域的實踐探索_診斷
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